Artificial neural network |
Перед выполнением работы прочтите все задания |
-
Повторить материал
Искусственные нейронные сети и
Машинное
обучение
-
Создать
Фамилия-Neuro
-
Познакомиться со
статьей
Глубокое обучение для новичков: распознаем рукописные цифры
Рекомендуется также:
в
Фамилия-Neuro,
поделиться историей о том, как, что и откуда Вы узнали.
-
Познакомиться со
статьей
Конструктор
нейронных сетей и
разобраться с работой нейронной сети (в любом варианте, на выбор):
в
Фамилия-Neuro,
поделиться (иллюстрированной скринами) историей о том, как, чему
и на чём Вы научились.
-
Загрузить
7-zip
архив с программой
Sharky Neural Networ
(SNN
в Сети),
распаковать его, запустить программу.
-
Познакомиться с ее интерфейсом программы и
ее возможностями (см модуль
Sharky Neural Network
на странице
Машинное
обучение):
-
командами меню
-
кнопками
панели создания точечного объекта на точечном фоне...
-
возможными
типами нейронных сетей (Network
- в раскрывающемся списке): от самой
простой (2х2), до самой сложной (2х5х5х5х2),
-
настройками
обучения (Learn)
-
параметрами
визуализации (Draw)
-
командами
меню
-
Создать в программе
три точечных объекта (соответствующие первым заглавным
(прописным) буквам Ваших ФИО, для
Орловой Евы Адамовны это будут буквы А, Е, О) на контрастном фоне
(желтые на синем или синие на желтом) согласно
образца и сохранить их в
формате *.points (меню
Points / команда Save
Points As...) под именами:
-
Фамилия.points
-
Имя.points
-
Отчество.points
-
Для каждого объекта
провести обучение на распознавание символа на основании нейронных сетей
пяти различных типов (архитектур). При необходимости процесс обучения следует
останавливать в случае отсутствия дальнейшего прогресса в уменьшении
ошибок.
-
Лучшие
(качественные!) результаты распознавания
(по одному для каждого символа
-
образец приемлемого результата) сохранить как экранные
копии полных окон программы (можно
воспользоваться стандартной программой Ножницы) и
вставить в
Фамилия-Neuro.
-
Сохранить
Фамилия-Neuro
в формате
PDF
Отослать преподавателю письмо с отзывом о работе
и
документами:
.pdf
Фамилия.points
Имя.points
Отчество.points
|
kmp
|