Mit einem neuronalen Netzwerk für die Einstufung in matlab
Arbeite ich an optical character recognition problem. Ich habe erfolgreich extrahierten Merkmalen ist das ein [1X32] - matrix (ich habe 32 extrahiert Merkmale von einzelnen segmentierten Zeichen). Ich habe das komplette training data set (die Bilder von jedem einzelnen Charakter), aber ich bin bricht mir den Kopf über die Schaffung Input & Target data set Matrizen. Also bitte sagen Sie mir, über diejenigen Matrizen, werden die Test-Daten, &, in welchem format bekomme ich die Ausgabe vom neuronalen Netzwerk.
1)Es werden 258 verschiedene Muster (Zeichen), so sollte es sein 258-Klasse Etiketten ?
Mein input-matrix-Größe ist Kein. der Reihen = 32 (features) Nicht. der cols = 258*4=1032 (Nicht der Zeichen*Anzahl der Instanzen für jedes Zeichen)
2) was sollte die Größe von meinem Ziel-matrix ? Ziehen Sie einfach ein dummy-Ziel-matrix für meinen Fall.
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Haben Sie überprüft, die Neural Network Toolbox von MATLAB bereits (http://www.mathworks.co.uk/help/nnet/examples/crab-classification.html?prodcode=NN&language=de) ? Dort finden Sie einige Beispiele, wie die Arbeit mit neuronalen Netzen.
Bezug auf Ihre zwei konkrete Fragen:
1) in der Regel, wenn Sie unterscheiden möchten zwischen N verschiedenen Zeichen, die Sie benötigen, die Menge von Klassen-labels. Also in deinem Fall solltest du ja haben 258 Klasse Etiketten. Die Ausgabe einer Klassifikation problem mit Hilfe von neuronalen Netzen ist in der Regel eine Binär-Ausgabe, wo geht man für die ermittelte Klasse und 0 für die übrigen Klassen. Es kann allerdings passieren, wenn Sie eine sigmoid-Funktion als der letzten Aktivierung der Funktion, dass weder Ausgangs-Knoten genau 0 oder 1, und in diesem Fall können Sie zum Beispiel die maximale von allen Ausgabe-Knoten, um die höchsten oder-wahrscheinlicher-Klasse für einen gewissen input.
2) Das Ziel-matrix sollte eine binäre matrix, wo 1 geht für Sie die richtige Klasse und 0 für alle anderen Klassen, die für jede Eingabe. Also in deinem Fall sollte es 258*1032 matrix. Wieder empfehle ich Ihnen, check den link oben gegeben.
Glück.