| プロジェクト | コンテンツ |
|---|---|
| この作品は、コースに属し | AI戦闘2019 |
| どこの仕事でこの要件 | 運用要件 |
| このコースでの私の目標です | 機械学習の理論と実践の組み合わせは、プログラミングのスキルを向上させるために、いくつかのプロジェクトの経験を得ます |
| 私は目標を達成する助けたジョブの特定の局面において | 特別な認識と検証入力式 |
| 私のGitHubのリンク | https://github.com/QiangLiu404 |
まず、仕事内容の
質問1：違法（デジタルでも記号でもない）入力を識別するための方法は？
質問2：以下の要素を識別するための電卓アプリケーション設計する方法
A.以上のシンボル、例えばSiN関数として
そのような指標、分数としてB.発現複雑な構造（垂直構成）、
C.構造より複雑な式を（このようの平方根などの構造）、囲まれた
違法な入力識別するために、2を：
有効な入力のための•を、分類結果は、確率の他のカテゴリが非常に低い、カテゴリの確率が高いです。私たちは不正な文字を入力するときしかし、ない法律上の入力は
、入力が異なるクラスの確率は以下の通り識別するとき、それは、あまりにも長い間、我々は、閾値を設定して、どのクラスにも属していないため、各カテゴリの確率が低くなります取得するにはこの
時間しきい値は、この入力が有効でないと考えています。
第三に、式認識：
・認識のSiN：
-私は-画像入力が分割され、分割された文字認識の各々は、順次文字入力がSであるか否かを判定するNこのシーケンス場合、それは罪として識別されます。 。
・認識指数：
指数スコアは、文字による構造の相対位置は、この場合、垂直方向での発現が明確に分離することができるので、最初の画像が分割されてもよいし、次いで探し、ある
に従い、個々の文字の中心各文字を次いで中央構造体の垂直位置を分割し、そして、インデックススコアを識別する。
正方形を識別する：
コンボリューションカーネル特定画像の識別特性を、正方形シンボル、強い相関が入力の正方形は、と判断することができる場合、コンボリューションカーネルで畳み込ま入力画像として
ルートに基づいて行わデジタル識別番号。