如何模式識(shí)別簡(jiǎn)單的手寫(xiě)數(shù)字？首先，在計(jì)算機(jī)中，圖像只是一堆數(shù)字，每個(gè)像素都有特定的數(shù)字。如果選擇28*28的圖片，如何讓計(jì)算機(jī)識(shí)別手寫(xiě)圖像？我們使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從圖像中提取特征來(lái)識(shí)別數(shù)字。該圖中的神經(jīng)

如何模式識(shí)別簡(jiǎn)單的手寫(xiě)數(shù)字？

首先，在計(jì)算機(jī)中，圖像只是一堆數(shù)字，每個(gè)像素都有特定的數(shù)字。如果選擇28*28的圖片，如何讓計(jì)算機(jī)識(shí)別手寫(xiě)圖像？我們使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從圖像中提取特征來(lái)識(shí)別數(shù)字。

該圖中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有四層，包括784個(gè)輸入層、2個(gè)隱含層和1個(gè)輸出層。

共有784個(gè)輸入層，這784個(gè)輸入值是通過(guò)將28*28個(gè)像素點(diǎn)表示的值排列成一行而形成的。

輸出層代表計(jì)算機(jī) 的最終計(jì)算和預(yù)測(cè)結(jié)果，并判斷圖像代表什么值。

隱含層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵，對(duì)圖像識(shí)別的正確性至關(guān)重要。其中，隱層的數(shù)目和層數(shù)是自己賦值和選擇的，以達(dá)到最佳的識(shí)別效果。隱藏層主要是提取圖片的特征。

隱藏層到底是怎么工作的？以下是詳細(xì)介紹。我沒(méi)有。;我不知道數(shù)字9可以由一個(gè)0和一個(gè)1組成，數(shù)字8可以由兩個(gè)0組成。隱藏層的第二層想從圖像中提取特征，通過(guò)這種區(qū)分?jǐn)?shù)字。

數(shù)字可以細(xì)分成不同的圖像，并進(jìn)行組合。

但是第一個(gè)隱層的識(shí)別率還是有點(diǎn)低。為了提高識(shí)別精度，我們可以對(duì)第二層的圖像進(jìn)行細(xì)分，所以我們添加了第一個(gè)隱藏層。如下圖，數(shù)字0可以進(jìn)一步細(xì)分。

所以隱藏層就是對(duì)圖像進(jìn)行精確的提取、組合和判斷，以達(dá)到對(duì)數(shù)字的正確識(shí)別。

但是各層之間有什么聯(lián)系呢？

從上面我們知道，第一層的輸入層代表的是圖像每個(gè)像素的p值，這些圖像可能比較亂，如下圖。

但是如何從這些參數(shù)中提取出我們想要的特征呢？我們需要一個(gè)權(quán)重來(lái)處理圖像，以獲得我們想要的特征。

然后和我們的圖像疊加，得到我們的一個(gè)特征。

有些圖像會(huì)有噪聲，或者我們想提高識(shí)別的門(mén)檻。我需要一個(gè)偏差來(lái)減少干擾。因?yàn)槊恳粚佣紩?huì)有一個(gè)偏移量和一組權(quán)重，我們要計(jì)算很多值，所以這個(gè)過(guò)程的計(jì)算量非常大。(/ □ )

至此，介紹了一個(gè)基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就這么簡(jiǎn)單(* _ _ *)。

但是如果上面的過(guò)程呢？？？？

使用梯度下降法。

為什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合圖像識(shí)別？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)局部連接、權(quán)重分擔(dān)和下采樣可以達(dá)到更好的圖像識(shí)別效果。