Python AI-手寫辨識 類神經網路-手寫辨識 手寫辨識 (1) 問題定義 將輸入手寫數字圖片,經由類神經網路訓練後,可以辨識手寫圖片得到一個正確的答案,例如讓電腦辨識上面圖片手寫數字0-9,都可以認得.在了解問題後,需要先知道輸入的資料格式,例如圖片為NxN的矩陣向量. 輸入:輸入的資料格式有很多種,例如數字圖片為矩陣向量 模型:NN 輸出:輸出的方式,神經網路輸出不一定跟輸入同值,手寫數字輸入為1,輸出有可能是1.1或是1.5等等,所以輸出必須經過轉換成真實世界的數字. (2)定義函式 輸出會有兩個問題: A.輸出利用one-hot encoding來表示,就是N個狀態會對應N的結果,例如:輸出結果為1,表示[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] B.輸出結果不能超過1,我們通常會利用 Softmax函数 來進行輸出的處理. (3) 準備訓練/測試資料 在這邊需要從輸入去定義那些要當作訓練與測試資料,我們手寫資料使用MNIST 資料庫來訓練使用,MNIST共有70,000筆手寫資料,60,000筆為訓練資料,10,000為測試資料. (4)建構類神經網路模型 開始建構我們的神經網路模型,首先決定好28x28的像素(這邊不用擔心如何將圖片轉成矩陣),模型使用SGD的方式進行學習,輸出是一個10為的陣列來表示. 輸入:手寫數字圖片(28x28=784) 模型:SGD 輸出:數字(one hard encoding) (5)學習 首先介紹SGD(Stochastic Gradient Descent) 的學習方式,因為蕾神經網路需要訓練很多次才會提高準確度,SGD最大的好處就是當每次重新學習的會將訓練資料打散,來防止機器學習將答案死背下來. (6)實作開發 下面程式碼有完整的說明,這邊就不多說明了,當開始執行程式時就會進行資料訓練. 由訓練結果最後acc=0.9447,表示準確率可以到達94%,我們再由實際測試可以看出該圖為7的圖示,由神經網路判斷為7,跟我們人類判斷相同,我們可以知道由訓練的結果可看得到不錯的準確度. 執行神經網路遇到不少問題,請參考下面連結,是筆者所整理的問題集,請多多指教 https://programdoubledragon.bl...
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