Digitaalinen tunnistin Pythonilla: 3 vaihetta

2025 Kirjoittaja: John Day | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2025-01-13 06:57

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

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

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