Matlab RBF に基づく手書き数字の認識
人工知能の急速な発展に伴い、画像認識技術が広く使われるようになりました。中でも、手書き数字認識は、画像認識分野における重要な研究方向として、学術界と産業界が常に関心を持っています。本稿では、Matlab RBF ニューラル ネットワーク アルゴリズムに基づいて手書き数字認識を実現し、そのアルゴリズムを詳細に分析して説明します。
- 手書き数字認識データセット
手書き数字認識データセットは、機械学習分野の公開データセットです。データセットには 60,000 のトレーニング サンプルと 10,000 のテスト サンプルが含まれており、それぞれが 28x28 ピクセルのグレースケール画像です。Matlab では、組み込みデータセット パッケージを使用してこのデータセットをインポートできます。
- RBF ニューラル ネットワーク アルゴリズムの原理
RBF ニューラル ネットワークは、基本構造が入力層、隠れ層、出力層で構成されるフィードフォワード ニューラル ネットワークです。RBF ニューラル ネットワークの隠れ層は通常、動径基底関数によってアクティブ化され、特定のアクティブ化関数の選択は実際の状況に応じて調整できます。
RBF ニューラル ネットワークの学習プロセスは、出力誤差を最小限に抑えることで実現されます。通常、パラメータの更新には最小二乗法や勾配降下法に基づく学習アルゴリズムが使用されます。この記事では、最小二乗ベースのトレーニング アルゴリズムを採用します。
- RBFニューラルネットワークによる手書き数字認識の実現
このセクションでは、手書きの数字認識問題をモデル化し、モデルのトレーニングとテストに Matlab の RBF ニューラル ネットワーク ツールボックスを使用します。
まず、入力データを処理し、28x28 のグレースケール画像データを 784 次元のベクトルに拡張する必要があります。このステップは、reshape 関数を使用して実行できます。
trainImages = double(