Нейронные сети и распознавание картинок

@Scriptozaur · Регистрация: 11.10.2015

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Недавно увлекся нейронными сетями, очень интересно стало. Написал их уже несколько, в том числе и для распознавания цифр, нарисованных на картинке, писал не на C++, но это не принципиаьно. Собственно вопрос: как создать нейронную сеть, которая сможет распознавать цифры даже если они, скажем, перевернуты или сдвинуты? Если использовать старый алгоритм (если не ошибаюсь, то это однослойный персептрон Кохонена или что-то вроде этого), то в нейронах данные наслоятся и ничего работать не будет. Поэтому сеть нужно писать как-то иначе. Прошу объяснить алгоритм для распознавания таких картинок, которые перевернуты или растянуты/передвинуты.

@VTsaregorodtsev · 11.09.2016, 21:27

Вариантов - куча.

1. Нужны специальные нейросети - когнитрон, неокогнитрон, ну или свёрточная (она - из современных, а не >30-40летней давности).

2. Можно перед обучением пополнить обучающую выборку специально сгенерированными "искажёнными" образами - сдвинутыми, повёрнутыми на некоторый угол, изменёнными в размерах,... Чтобы нейросетка явно видела, с чем (с какими вариациями) ей нужно будет иметь дело.

3. Нужно использовать специальную предобработку, инвариантную к тем или иным искажениям образа. Например, сдвиговый автокоррелятор или двумерные преобразования Фурье/Радона - результаты будут инвариантны к сдвигам и их можно будет совать нейросети. Естественно, по одинаковой схеме придётся предобрабатывать как обучающие, так и тестовые образы-картинки.

@Scriptozaur · 11.09.2016, 21:55 **[ТС]**

VTsaregorodtsev, Я уже понял, что дело в том, что моя сеть имеет всего 2 слоя: входной и выходной, скрытого нет, но теперь, прочитав немного материала, у меня есть новая проблема: я не понимаю, как обучать 3-слойную нейросеть. Раз уж вы шарите в этом деле, то объясните алгоритм, а лучше код напишите, как правильно обучать трехслойную сеть.

@VTsaregorodtsev · 11.09.2016, 22:16

Трёхслойных (и с бОльшим числом слоёв) нейросетей - вагон и маленькая тележка.
Какую сеть Вам нужно (или какую Вы имели в виду) - мне неизвестно.
В телепата/нострадамуса я играть не собираюсь.
Объяснять или код писать - тоже. Я отметился в теме как знающий - и всё, "экипаж воздушного судна прощается с пассажирами и желает им приятного полёта".
{deleted}

@Scriptozaur · 13.09.2016, 08:45 **[ТС]**

Какие еще есть способы обучения сетей кроме обратного распространения ошибки? А то с этим черт ногу сломит

@andrey_f · 13.09.2016, 09:49

Чем вам не нравится ОРО? Алгоритм обучения нужно выбирать исходя из вашей сети. И не путайте, ОРО это метод обучения сетей. Способов обучения всего три - это Обучение с учителем, Обучение без учителя, Обучение с подкреплением. Если уж говорить про методы, то подойдут алгоритмы методов оптимизации - метод градиентного спуска например.

@Scriptozaur · 13.09.2016, 12:58 **[ТС]**

dogg12, ладно, не способ, а метод. Я не понимаю, как нужно писать ОРО. У меня есть 3 слоя нейронов. Запускаю функцию изменения весов связей с параметром output - массивом, который должен получаться на выходе. Расскажите, как и исходя из чего нужно изменять связи каждого слоя.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
http://iceja.net/ математические сервисы iceja 20.01.2026 Обновила свой сайт http:/ / iceja. net/ , приделала Fast Fourier Transform экстраполяцию сигналов. Однако предсказывает далеко не каждый сигнал (см ограничения http:/ / iceja. net/ fourier/ docs ). Также. . .	http://iceja.net/ сервер решения полиномов iceja 18.01.2026 Выкатила http:/ / iceja. net/ сервер решения полиномов (находит действительные корни полиномов методом Штурма). На сайте документация по API, но скажу прямо VPS слабенький и 200 000 полиномов. . .	Расчёт переходных процессов в цепи постоянного тока igorrr37 16.01.2026 / * Дана цепь постоянного тока с R, L, C, k(ключ), U, E, J. Программа составляет систему уравнений по 1 и 2 законам Кирхгофа, решает её и находит переходные токи и напряжения на элементах схемы. . . .	Восстановить юзерскрипты Greasemonkey из бэкапа браузера damix 15.01.2026 Если восстановить из бэкапа профиль Firefox после переустановки винды, то список юзерскриптов в Greasemonkey будет пустым. Но восстановить их можно так. Для этого понадобится консольная утилита. . .
Сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .	Classic Notepad for Windows 11 Jel 10.01.2026 Old Classic Notepad for Windows 11 Приложение для Windows 11, позволяющее пользователям вернуть классическую версию текстового редактора «Блокнот» из Windows 10. Программа предоставляет более. . .	Почему дизайн решает? Neotwalker 09.01.2026 В современном мире, где конкуренция за внимание потребителя достигла пика, дизайн становится мощным инструментом для успеха бренда. Это не просто красивый внешний вид продукта или сайта — это. . .

@Scriptozaur 3 / 3 / 4 Регистрация: 11.10.2015 Сообщений: 156

	Нейронные сети и распознавание картинок 09.09.2016, 10:36. Показов 7338. Ответов 6 Метки нет (Все метки) Недавно увлекся нейронными сетями, очень интересно стало. Написал их уже несколько, в том числе и для распознавания цифр, нарисованных на картинке, писал не на C++, но это не принципиаьно. Собственно вопрос: как создать нейронную сеть, которая сможет распознавать цифры даже если они, скажем, перевернуты или сдвинуты? Если использовать старый алгоритм (если не ошибаюсь, то это однослойный персептрон Кохонена или что-то вроде этого), то в нейронах данные наслоятся и ничего работать не будет. Поэтому сеть нужно писать как-то иначе. Прошу объяснить алгоритм для распознавания таких картинок, которые перевернуты или растянуты/передвинуты. 0

@VTsaregorodtsev 2628 / 1640 / 266 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 4,352
	11.09.2016, 21:27
	Вариантов - куча. 1. Нужны специальные нейросети - когнитрон, неокогнитрон, ну или свёрточная (она - из современных, а не >30-40летней давности). 2. Можно перед обучением пополнить обучающую выборку специально сгенерированными "искажёнными" образами - сдвинутыми, повёрнутыми на некоторый угол, изменёнными в размерах,... Чтобы нейросетка явно видела, с чем (с какими вариациями) ей нужно будет иметь дело. 3. Нужно использовать специальную предобработку, инвариантную к тем или иным искажениям образа. Например, сдвиговый автокоррелятор или двумерные преобразования Фурье/Радона - результаты будут инвариантны к сдвигам и их можно будет совать нейросети. Естественно, по одинаковой схеме придётся предобрабатывать как обучающие, так и тестовые образы-картинки. 0

@Scriptozaur 3 / 3 / 4 Регистрация: 11.10.2015 Сообщений: 156
	11.09.2016, 21:55 [ТС]
	VTsaregorodtsev, Я уже понял, что дело в том, что моя сеть имеет всего 2 слоя: входной и выходной, скрытого нет, но теперь, прочитав немного материала, у меня есть новая проблема: я не понимаю, как обучать 3-слойную нейросеть. Раз уж вы шарите в этом деле, то объясните алгоритм, а лучше код напишите, как правильно обучать трехслойную сеть. 0

@VTsaregorodtsev 2628 / 1640 / 266 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 4,352
	11.09.2016, 22:16
	Трёхслойных (и с бОльшим числом слоёв) нейросетей - вагон и маленькая тележка. Какую сеть Вам нужно (или какую Вы имели в виду) - мне неизвестно. В телепата/нострадамуса я играть не собираюсь. Объяснять или код писать - тоже. Я отметился в теме как знающий - и всё, "экипаж воздушного судна прощается с пассажирами и желает им приятного полёта". {deleted} 0

@Scriptozaur 3 / 3 / 4 Регистрация: 11.10.2015 Сообщений: 156
	13.09.2016, 08:45 [ТС]
	Какие еще есть способы обучения сетей кроме обратного распространения ошибки? А то с этим черт ногу сломит 0

@andrey_f 883 / 536 / 228 Регистрация: 21.02.2011 Сообщений: 5,706
	13.09.2016, 09:49
	Чем вам не нравится ОРО? Алгоритм обучения нужно выбирать исходя из вашей сети. И не путайте, ОРО это метод обучения сетей. Способов обучения всего три - это Обучение с учителем, Обучение без учителя, Обучение с подкреплением. Если уж говорить про методы, то подойдут алгоритмы методов оптимизации - метод градиентного спуска например. 0

@Scriptozaur 3 / 3 / 4 Регистрация: 11.10.2015 Сообщений: 156
	13.09.2016, 12:58 [ТС]
	dogg12, ладно, не способ, а метод. Я не понимаю, как нужно писать ОРО. У меня есть 3 слоя нейронов. Запускаю функцию изменения весов связей с параметром output - массивом, который должен получаться на выходе. Расскажите, как и исходя из чего нужно изменять связи каждого слоя. 0