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神經網路怎麼識別中文

發布時間:2022-07-03 09:10:25

Ⅰ 神經網路如何識別和編碼性別

神經網路模擬人腦中的神經元,神經元相互連接。每個神經元接收數據,並將判斷過程中產生的信號傳輸到下一個神經元,該神經元逐層傳輸,最終達到識別的目的,與其他模型不同,神經網路很像模糊統計預測模型。由於這一特點,其適應性非常強。只要有充足的數據和充足的神經元,就可以實現識別,決策,預測等功能。

其實人工神經網路他是一種簡單的數學模型,它將類似於大腦神經突觸連接的結構應用於信息處理。因為在工程和學術界裡面,它也經常被直接稱為神經網路或准神經網路。神經網路是一種操作模型,它由大量的節點或神經元及其相互連接組成,每個節點代表一個稱為激勵函數的特定輸出函數。

Ⅱ 如何用深度學習識別漢字

深度學習屬於機器學習中人工神經網路發展的高級版。語音識別、圖像識別也都是屬於模式識別的范疇。不管是機器學習還是模式識別也都屬於人工智慧的分支。幾乎人工智慧的所有方面都用深度學習,但是深度學習有個前提需要建立深層的神經網路

什麼叫神經網路

南搞小孩給出基本的概念: 一.一些基本常識和原理 [什麼叫神經網路?] 人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程;它先將信息化成概念,並用符號表示,然後,根據符號運算按串列模式進行邏輯推理;這一過程可以寫成串列的指令,讓計算機執行。然而,直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來,結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。 人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統,其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單,功能有限,但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。 [人工神經網路的工作原理] 人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習,然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明,規定當「A」輸入網路時,應該輸出「1」,而當輸入為「B」時,輸出為「0」。 所以網路學習的准則應該是:如果網路作出錯誤的的判決,則通過網路的學習,應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先,給網路的各連接權值賦予(0,1)區間內的隨機值,將「A」所對應的圖象模式輸入給網路,網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算,得到網路的輸出。在此情況下,網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%,也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確),則使連接權值增大,以便使網路再次遇到「A」模式輸入時,仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為「0」(即結果錯誤),則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整,其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時,減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整,當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後,經過網路按以上學習方法進行若干次學習後,網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功,它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時,能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來,網路中所含的神經元個數越多,則它能記憶、識別的模式也就越多。 南搞小孩一個小程序: 關於一個神經網路模擬程序的下載 人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者關於此程序的說明: 從輸出結果可以看到,前3條"學習"指令,使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令,其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎? "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的!怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本),如果能夠在out數據上收斂地話,那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確,因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別! 南搞小孩神經網路研究社區: 人工神經網路論壇 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦) 國際神經網路學會(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 歐洲神經網路學會(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亞太神經網路學會(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神經網路學會(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 國際電氣工程師協會神經網路分會 http://www.ieee-nns.org/ 研學論壇神經網路 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智慧研究者俱樂部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神經網路中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推薦部分書籍: 人工神經網路技術入門講稿(PDF) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神經網路FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 數字神經網路系統(電子圖書) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神經網路導論(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩還找到一份很有參考價值的講座 <前向網路的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件,比較大,如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存. 南搞小孩添言:很久之前,楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~

Ⅳ 如何用神經網路進行語音識別的matlab代碼

給你一個實例,希望通過該例子對實現神經網路應用有一定的了解。
%x,y分別為輸入和目標向量
x=1:5;
y=[639 646 642 624 652];
%創建一個前饋網路
net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});
%模擬未經訓練的網路net並畫圖
y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');
%採用L-M優化演算法
net.trainFcn='trainlm';
%設置訓練演算法
net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=10^(-6);
%調用相應演算法訓練BP網路
[net,tr,yy]=train(net,x,y);
%對BP網路進行模擬
y1=sim(net,x);
%計算模擬誤差
E=y-y1;MSE=mse(E)
hold on
%繪制匹配結果曲線
figure;
plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')

Ⅳ 如何在android開發中使用卷積神經網路實現文字識別

這么高大上的問題,你要換個高大上的地方問。

Ⅵ 求基於BP神經網路的漢字的識別演算法

輸入 - > 訓練網路 -> 調整權值 -> 構造映射函數 -> 對輸入分類

Ⅶ 用神經網路做中文分詞搞出詞向量後應該怎麼弄

每個神經元對應向量的一維,輸入神經元對應輸入向量,輸出神經元對應輸出向量。如果用MATLAB建立神經網路,則樣本的形式為:矩陣的一列為一個樣本,即一個輸入向量。如果用BP神經網路,則使用newff函數。格式為:net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF),函數newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入參數說明:
PR:Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和最大值;
Si:第i層神經元個數;
TFi:第i層的傳遞函數,默認函數為tansig函數;
BTF:訓練函數,默認函數為trainlm函數;
BLF:權值/閥值學習函數,默認函數為learngdm函數;
PF:性能函數,默認函數為mse函數。

Ⅷ 用神經網路來進行漢字識別

你為什麼要做擬合?
你該做分類。聚類對於這個問題也不是很好的。
建議你看一看C4.5,或者CART,或者RF
都是你可以走的方向。

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