7 세그먼트 숫자를 식별하는 신경망

Question

나는 기계 학습을 공부하고 있으며 내 수업 중 하나의 프로젝트로 첫 신경 네트워크를 연구 중입니다. Java에서 네트워크를 프로그래밍 중입니다. 네트워크의 요점은 7 세그먼트 숫자를 식별하는 것입니다 (일반 디지털 시계와 같습니다). 네트워크는 실제로 실제 센서에 연결될 필요는 없으며, 숫자의 상단에있는 가상 센서 매트릭스에 해당하는 바이너리가 아닌 텍스트 형식의 0과 1로 입력을 기반으로 이론에서 작동해야합니다.

제 질문은 어떤 종류의 결과물을 얻으려고합니까?

1. 이진 출력은 입력으로서 매트릭스 같은 종류에 대응되는 것 또는 이진 출력 7 111 복귀 이진 등의 입력 수를 나타내는 예정인가?
2. 그냥 다른 매트릭스를 반환하는 경우 네트워크의 요점은 무엇입니까?

Answer 1

7 세그먼트 숫자에 대한 입력은 켜져있는 세그먼트에 대해 1이고 꺼진 세그먼트에 대해서는 0입니다 (1 X 7) 벡터가됩니다.

출력에 대해서는 원하는 것을 지정하지 않으므로 "화면에 표시되는 숫자"를 알려주고 싶다고 가정 해 봅시다. 10 자리 숫자 (0-9)가 있기 때문에 10 개의 가능한 답을 얻을 수 있습니다. 출력은 (1 X 10) 벡터이며 각 숫자는 숫자 중 하나에 해당합니다. 이 값은 네트웍이 얼마나 정확한지를 나타냅니다 (일반적으로 출력 값은 [0, 1]에 있지만 설정에 따라 다릅니다). 하나의 속성에 1을 갖는 벡터를 반환하는 것이 이상적입니다. 다른 모든 경우에는 0입니다.

그러나이 경우 분류 기준은 유용하지 않습니다. 분류 알고리즘은 과거에 본 것을 일반화합니다. 똑같은 사람이 동일한 숫자를 두 번 쓰더라도 똑같은 것은 아니기 때문에 필기체 인식에 유용합니다. 귀하의 경우, 각 숫자는 모든 7 세그먼트 디스플레이에서 동일하므로 네트워크가 정확하게 학습을하지 않고 오히려 입력을 암기합니다.