Торрент C++ Нейронные Сети

Применение нейросетей в распознавании изображений / Geektimes. Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Задача. Итак, мы собрались решать задачу распознавания изображений. Это может быть распознавание лиц, объектов, символов и т. Я предлагаю для начала рассмотреть задачу распознавания рукописных цифр. Задача эта хороша по ряду причин: Для распознавания рукописного символа довольно трудно составить формализованный (не интеллектуальный) алгоритм и это становится понятно, стоит только взглянуть на одну и туже цифру написанную разными людьми. Задача довольно актуальна и имеет отношение к OCR (optical character recognition)Существует свободно распространяемая база рукописных символов, доступная для скачивания и экспериментов. Существует довольно много статей на эту тему и можно очень легко и удобно сравнить различные подходы. В качестве входных данных предлагается использовать базу данных MNIST.

Эта база содержит 6. Изображения нормализованы по размеру и отцентрованы.

Когда, за бутылкой пива, я заводил разговор о нейронных сетях. Веса моей нейронной сети не настроены, и я никак не могу. Соответствующие библиотеки, дергаемые из питона, написаны на C или C++ как правило. Было бы здорово иметь онлайн-конструктор нейронных сетей для . Искусственные нейронные сети, вопросы по программе - C++ Builder Доброго. У меня есть распознавалка каптчи на MegaUpload. В данной статье собраны материалы — в основном русскоязычные — для базового изучения искусственных нейронных сетей. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди. Пусть нейронная сеть получает на вход последовательность .

Размер каждой цифры не более 2. Пример первых 1. 2 цифр из обучающего набора базы MNIST приведен на рисунке.

Таким образом задача формулируется следующим образом: создать и обучить нейросеть распознаванию рукописных символов, принимая их изображения на входе и активируя один из 1. Под активацией будем понимать значение 1 на выходе. Значения остальных выходов при этом должны (в идеале) быть равны - 1. Программа Для Расчета Потолка Из Гипсокартона подробнее. Почему при этом не используется шкала . Будем называть такую сеть сокращенно ПНС.

Самое простое и почти безальтернативное решение для ПНС — это выразить двумерную матрицу изображения в виде одномерного вектора. Дальше происходит то, за что нейросетевиков и их методы многие консервативные ученые не любят — выбор архитектуры. А не любят, поскольку выбор архитектуры это чистое шаманство. До сих пор не существует методов, позволяющих однозначно определить структуру и состав нейросети исходя из описания задачи. В защиту скажу, что для трудноформализуемых задач вряд ли когда- либо такой метод будет создан. Кроме того существует множество различных методик редукции сети (например OBD .

Одно из таких правил гласит, что количество нейронов в скрытом слое должно быть хотя бы на порядок больше количества входов. Если принять во внимание что само по себе преобразование из изображения в индикатор класса довольно сложное и существенно нелинейное, одним слоем тут не обойтись. Исходя из всего вышесказанного грубо прикидываем, что количество нейронов в скрытых слоях у нас будет порядка 1. При этом для конфигурации с двумя скрытыми слоями количество настраиваемых и обучаемых связей будет 1. Итого грубо 6. 0 0. Я не зря упомянул, что они настраиваемые — это значит, что при обучении для каждой из них нужно будет вычислять градиент ошибки. Но вот если задуматься, на ум приходит, что когда мы преобразуем изображение в линейную цепочку байт, мы что- то безвозвратно теряем.

Причем с каждым слоем эта потеря только усугубляется. Так и есть — мы теряем топологию изображения, т. Кроме того задача распозравания подразумевает умение нейросети быть устойчивой к небольшим сдвигам, поворотам и изменению масштаба изображения, т.

Так какой же должна быть нейросеть, чтобы быть не очень вычислительно сложной и, в тоже время, более инвариантной к различным искажениям изображений? Сверточные нейронные сети. Решение этой проблемы было найдено американским ученым французского происхождения Яном Ле. Куном, вдохновленным работами нобелевских лауреатов в области медицины Torsten Nils Wiesel и David H. Эти ученые исследовали зрительную кору головного мозга кошки и обнаружили, что существуют так называемые простые клетки, которые особо сильно реагируют на прямые линии под разными углами и сложные клетки, которые реагирую на движение линий в одном направлении.

Ян Ле. Кун предложил использовать так называемые сверточные нейронные сети . Такой подход позволил сохранять топологию изображения от слоя к слою.

Важно понимать, что самих наборов весов может быть много, но каждый из них будет применен ко всему изображению. Такие наборы часто называют ядрами (kernels). Нетрудно посчитать, что даже для 1.

Как ни странно, в лучшую сторону. Дело в том, что такое искусственно введенное ограничение на веса улучшает обобщающие свойства сети (generalization), что в итоге позитивно сказывается на способности сети находить инварианты в изображении и реагировать главным образом на них, не обращая внимания на прочий шум. Можно посмотреть на этот подход немного с другой стороны. Те, кто занимался классикой распознавания изображений и знает как это работает на практике (например в военной технике) знают, что большинство таких систем строятся на основе двумерных фильтров. Фильтр представляет собой матрицу коэффициентов, обычно заданную вручную.

Эта матрица применяется к изображению с помощью математической операции, называемой сверткой. Суть этой операции в том, что каждый фрагмент изображения умножается на матрицу (ядро) свертки поэлементно и результат суммируется и записывается в аналогичную позицию выходного изображения. Основное свойство таких фильтров заключается в том, что значение их выхода тем больше чем больше фрагмент изображения похож на сам фильтр. Таким образом изображение свернутое с неким ядром даст нам другое изображение, каждый пиксел которого будет означать степень похожести фрагмента изображения на фильтр.

Иными словами это будет карта признаков. Эта сумма является пикселом выходного изображения, которое называется картой признаков. Здесь я опустил тот факт, что взвешенная сумма входов еще пропускается через функцию активации (как в любой другой нейросети). На самом деле это может происходить и в S- слое, принципиальной разницы нет.