今回も大学のレポートネタ。ニューラルネットワークを用いたパターン認識 をPerlに移植してみた。バックプロパゲーション法って、意外とシンプルなやり方なんだなぁ。 動かし方 Perlのソースを保存して起動すると、学習を始めます。しばらくするとプロンプトが出てくるので、 □□■■■□□ □■□□□■□ ■□□□□□■ ■□□□□□■ ■□□□□□■ ■□□□□□■ ■□□□□□■ ■□□□□□■ ■□□□□□■ □■□□□■□ □□■■■□□の様に、横7×縦11の■□でできた数字のパターンをコピー&ペースト等で入力してあげると、0〜9のどの数字かを判定してくれます。 ソースコード use strict; use warnings; use utf8; use Data::Dumper; $Data::Dumper::Terse = 1; $Data::Dumper::Indent = 1; b
はじめに ニューラルネットワークの主要なアルゴリズムであるバックプロパゲーション法を、車両のナンバープレートの自動読取りへの応用例で紹介します。完成版のアプレットを見る 対象読者 パターン認識に興味を持ち、特にニューラルネットワークを用いる方法に関心のある人。必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、これより古いバージョンでも、本稿のコードをコンパイルし、実行することができます。ただし、添付のコンパイル済みアプレットの実行には、J2SE Runtime Environment 5.0が必要です。また、CPUパワーが足りないと、学習に時間がかかります。 パターンには、音声、画像、図形、文字などがあります。これらが何であるかを認識することを「パターン認識」と呼び、音声認識の応用は音声入力装置に、画像認識の応用は顔や指紋の照合に使われます。文字認識は、大別して、手書き文字の認識と、印刷文字の
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