BP ニューラル ネットワークに基づく文字認識: Matlab の実装
文字認識は、コンピュータ ビジョンの分野における重要なタスクの 1 つです。BP ニューラル ネットワークは、一般的に使用されるパターン認識アルゴリズムであり、文字認識タスクに使用できます。この記事では、Matlab を使用して BP ニューラル ネットワークに基づく文字認識を実装し、対応するソース コードを提供する方法を紹介します。
まず、トレーニング データ セットとテスト データ セットを準備する必要があります。トレーニング データセットには一連のラベル付き文字サンプルが含まれており、テスト データセットはモデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。データセットは、Matlab のツールを使用して、または手動で収集できます。各文字サンプルはベクトルに変換する必要があり、各要素は文字のピクセル値を表します。
次に、BP ニューラル ネットワークの実装を開始します。まず、入力層、隠れ層、出力層のノードの数を含むネットワークの構造を定義する必要があります。この例では、1 つの隠れ層を持つ 3 層ニューラル ネットワークを使用します。ノードの数は実際のニーズに応じて調整できます。
% 定义神经网络的结构
input_layer_size = 784; % 输入层节点数，假设字符样本大小为28x28像素
hidden_layer_size = 100; % 隐藏层节点数
output_layer_size = 10<