Sisällysluettelo:

Digitaalinen tunnistin Pythonilla: 3 vaihetta
Digitaalinen tunnistin Pythonilla: 3 vaihetta

Video: Digitaalinen tunnistin Pythonilla: 3 vaihetta

Video: Digitaalinen tunnistin Pythonilla: 3 vaihetta
Video: Webinaari (3/9): Elämyksellinen sisällöntuotanto digitaalisilla alustoilla 2024, Marraskuu
Anonim
Image
Image
Lataa Python
Lataa Python

Yksi suosittujen todellisten teemojen aihe on "Computer Vision", joka sisältää ladattavan ohjelmiston, joka on tarkoitettu kapasiteetin uudelleenasentajan suojelijoille. Es posible imaginarse que esta habilidad es muy útil para una computadora y permite expandir los horizontes de la computación al ser aplicado correctamente.

Vaihe 1: Lataa Python

Installaatio el lenguaje de programción elegido, Python.

www.python.org

Vaihe 2: Lataa El Dataset De MNIST

Lataa El Dataset De MNIST
Lataa El Dataset De MNIST

Conseguimos el "dataset" ja el "training set" de imágenes para poder entrenar y, posteriormente, probar la red y Confirmar su correcto funcionamiento

yann.lecun.com/exdb/mnist/

Vaihe 3: Pasos Del Codigo

Pasos Del Codigo
Pasos Del Codigo

Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. Esto es

vital para el correcto funcionamiento de esta y varía mucho dependiendo del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (tai neuronas). Elegimos una “función de activación” que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de processamiento. Jossain vaiheessa, elegimos nuestra función de “costo” o error, que permite a la red aprender y minimalizar sus errores al Comparar su ennustus con el resultado esperado. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imágen nueva presentada.

Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)

github.com/pieromarini/PyNeuNet.git

Suositeltava: