ĆWICZENIE 13
ROZPOZNAWANIE LITER
CEL ĆWICZENIA
Celem ćwiczenia jest „zaprojektowanie” sieci neuronowej, rozpoznającej duże litery alfabetu łacińskiego przy pomocy Neural Toolbox’a.
SZCZEGÓŁOWY PRZEBIEG ĆWICZENIA
I. Jako wzorce liter należy wykorzystać litery w formacie 7x5 pixeli, znajdujące się w pliku prstuff. Literę o dowolnym numerze z przedziału od 1 do 26 można zaobserwować na ekranie wykonując program: litera = 2; for i=1:7, alphabet((i-1)*5+1:i*5,litera)', end 1 1 1 1 0
1 0 0 0 1
1 0 0 0 1
1 1 1 1 0
1 0 0 0 1
1 0 0 0 1
1 1 1 1 0
Litera B (druga w alfabecie)
II. Projektowanie sieci będzie obejmowało:
1. Takie ustalenie wartości parametrów, o które pytano w punktach II.3 i II.5, które zapewnią. uczenie w skończonym czasie (nie dłużej niż 8000 przebiegów) i prawidłowe rozpoznawanie wszystkich liter.
2. Wybranie optymalnych wartości parametrów, tzn. zapewniających najszybsze uczenie i najlepsze rozpoznawanie zbioru liter.
3. Zmodyfikować program tak, aby sieć rozpoznawała również cyfry.
4. Zaobserwować wpływ zmiany typów funkcji przejścia w poszczególnych warstwach sieci na jakość procesu uczenia i rozpoznawania wzorów liter.
III. Odporność sieci na wzorce zakłócone.
1. Sprawdzić jak sieć nauczona w poprzednim punkcie rozpoznaje litery zakłócone w następujący sposób: noiselevel = .1;
litera = floor(rand*26+1)
randletter=alphabet(:,litera);
testletter=randletter+randn(35,1)*noiselevel; 2. Co proponujesz zrobić aby poprawić rozpoznawanie liter zakłóconych?
SPRAWOZDANIE Z ĆWICZENIA
Opisać szczegółowo poszczególne punkty ćwiczenia wraz z krótkim uzasadnieniem teoretycznym.
PRz, KIiA, Sztuczna inteligencja, Laboratorium, Ćw13 Rozpoznawanie liter, Roman Zajdel 1