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神经网络模式识别中的几个疑惑问题?大家进来一起学习交流啊!

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发表于 2006-5-28 11:49 | 显示全部楼层 |阅读模式

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现在在做字符的神经网络识别的毕业论文,其中有几个不懂的问题请内行之人来切磋提点一下:<BR>       首先是字符的大小不一,是否在作为网络的输入时需要先归一化,使其存储量相同,笔画粗细也一样?怎样归一化达到这种效果啊?<BR>     二,神经网络的输入中是否每个样本都要以列向量的格式输入,我们切分出来的单个字符是以小矩阵的方式,怎样把它变成列向量?<BR>      三,神经网络怎样建立?<BR>           它的输出是什么格式?<BR>大家进来一起学习交流啊!
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发表于 2006-5-28 12:43 | 显示全部楼层

回复:神经网络模式识别中的几个疑惑问题

1.神经网络的训练样本不一定都要进行归一化,我看到的书上没有这个要求,只是在用trainbr(或在此基础上发展起来的训练函数)函数作训练函数时,建议最好对样本数据进行归一化,这样trainbr达到最好的效果。但我试过,在样本数据变化范围不大情况下,可以不对其进行归一化(针对trainbr),训练误差与归一化后的相比不大。<BR>2.你的问题我也碰到过,一般神经网络的输入都是以二维的矩阵(即有横向量和列向量构成)输入的,对于这样的矩阵,神经网络默认的就是以列向量格式输入的,我在想神经网络有没有这样的功能,输入以一个三维的矩阵型式(就像三维空间,有xyz三个方向构成的矩阵)输入,因为在matlab中是存在这样的矩阵型式的,如果能,那我想你的问题就解决了<BR>3.第三个问题你问的过于笼统,不好让人回答,你可以看一下有关神经网络的书,怎样建立?要看你的神经网络是以什么计算机语言为基础的,matlab是个很好的神经网络建立平台,在此之前也有几种编程语言的,我不是很清楚。<BR> 抛砖引玉,希望大家各抒己见!
发表于 2006-5-29 08:35 | 显示全部楼层
1,你可以不归一化!~结果影响不大<BR>2,当然可以了,三维输入是可以实现的<BR>3,建立神经网络很简单!!~很多种神经网络,不知道你说的是哪种?<BR><BR>
发表于 2006-5-29 13:02 | 显示全部楼层

问:三维输入的BP神经网络如何构建

三维输入的BP神经网络如何构建?神经网络的输入单元有何要求?如果对输入也要进行归一化,如何进行啊<BR>
 楼主| 发表于 2006-6-3 21:09 | 显示全部楼层
<P>可以用骨架化或细化的方法实现字符归一,还有一种就是用形态学的膨胀腐蚀法!</P>
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