تشخیص دیجیتالی با پایتون: 3 مرحله

2024 نویسنده: John Day | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2024-01-30 08:56

با توجه به "رایانه چشم انداز" می توانید نرم افزارهای جدیدی را ایجاد کنید که از طریق برنامه های حمایتی مجدد می توانند به صورت تصویری طراحی شوند. ممکن است تصور کنید که چگونه می توانید از آن استفاده کنید و به محاسبه محاسبات بپردازید و اجازه دهید با استفاده از اصلاحات ، برنامه های کاربردی خود را گسترش دهید.

مرحله 1: برنامه پایتون را بارگیری کنید

Installar el lenguaje de programación elegido ، پایتون.

www.python.org

مرحله 2: Descargar El Dataset De MNIST

Conseguimos el "database" y el "set training" de imágenes para poder entrenar y،

posteriormente، probar la red y confirmar su correcto funcionamiento

yann.lecun.com/exdb/mnist/

مرحله 3: پاسوس دل کدیگو

Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. Esto es

vital para el correcto funcionamiento de esta y varía mucho dependiendo del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (o neuronas). Elegimos una "función de activación" que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de processamiento. به طور کلی ، با توجه به خطای "هزینه" یا خطا ، مجاز به استفاده از رنگ قرمز و کاهش خطاها در مقایسه با پیشگویی در نتیجه عمل اسپرادو هستم. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imágen nueva presentada.

Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)

github.com/pieromarini/PyNeuNet.git