| 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 | 第八の仕事 |
| 私のGitHubのアカウント | zycMonster |
| このコースでの私の目標です | 個々のコースの目的 |
| 仕事具体的な側面は、私は目標を達成するのを助けます | 、Mnist拡張データセットを学ぶ遭遇する問題の手書き文字認識処理の一部を認識し、解決策を見つけることを試みます |
| ジョブのテキスト | \ |
| その他の参考文献 | \ |
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？
文字の認識が、各カテゴリに分割認識結果が（結果の確率は、正規化されていない）事後確率を算出する際の閾値を唯一のクラスよりも大きいとに分割することが許可されている場合、閾値を設定します。この前提の下では、文字クラスの最大事後確率を与えます。
質問2：以下の要素を識別するために、電卓アプリケーションを設計する方法：
このようsin関数としてA.複数のシンボル、
そのような指標得点としてB.発現複雑な構造（垂直構成）
例えば平方根としてC.より複雑な式構造（構造を囲みます）
認識は、「S」は、出力まず、スタックに格納されていない場合に得られる場合、特定し、完全な「罪」sin関数を取得する場合、連続的に認識「I」と「N」は、判定されたかどうかを確認していきいいえ、それは単一の文字と判断されます。
この種の状況は、各文字のための8つの異なる位置を定義する、文字の構造解析との関係、構造解析「ウェル状」、文字切り出し後の画像をBできる
「も、周囲の構造としてCがBであってもよいです「構造解析状特定の形状は、いくつかの連続した領域（例えば：左下のルート文字で検出された場合、左、左上、右上、右シンボルの上方が同定され、そしてすぐ上にあると右上水平線）は、操作者の周囲の構造と判定されます。しかし、ルールは良い認識のサラウンド構造定義のさまざまな推進する必要があります。