Проект #24: [Распознавание образов]
Техническое задание
Используемые фреймворки и библиотеки
Теория
Теория
Теория
Рассмотрим пример
Собственно пример
Пример
Итог
Создадим свою Нейросеть
Входные данные
Структура проекта
Вывод на экран
Код программы
Код программы
Вывод на экран
Код программы
Вывод на экран
Вывод на экран
Код программы
Вывод на экран
Библиотека Pillow
Код программы
Результаты выполнения
Код и презентация доступны по ссылке: https://github.com/SITIS-project/24
Спасибо за внимание!
4.89M
Category: informaticsinformatics

Распознавание образов

1. Проект #24: [Распознавание образов]

2. Техническое задание

Разработать проект, включающий в себя:
• Распознавание поданных образов
• Распознавание искаженных образов

3. Используемые фреймворки и библиотеки

• numpy
http://www.numpy.org
• functools
https://docs.python.org/2/library/functools.html
• os
https://docs.python.org/3/library/os.html
• Pillow
https://pillow.readthedocs.io/en/5.3.x

4. Теория

5. Теория

Нейронная сети Хопфилда на примере задачи
распознавания образов
Рекуррентная нейронная сеть Хопфилда является
автоассоциативной памятью

6. Теория

7. Рассмотрим пример

8. Собственно пример

Нарисуем входные матрицы-«числа»
Запишем их в виде векторов

9. Пример

В соответствии с формулой
Рассчитаем матрицу весов:
’ – операция
обнуления главной
диагонали

10. Итог

Поочередно подадим на вход все вектора:
Убеждаемся что НС распознает знакомые ей образы
Подадим на вход искаженный образ «1»
НС верно определила исходный образ

11. Создадим свою Нейросеть

12. Входные данные

13.

Входные данные
x[ 1 ] = [-1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. 1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. 1. 1.
1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1.
-1. -1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1.
1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1.
-1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1.]
x[ 2 ] = [-1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. -1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1.
1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. -1. -1. -1.
1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1.
-1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1.
-1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1.
-1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1.]
x[ 3 ] = [-1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1.
-1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1.
-1. -1. -1.-1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1.
1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1.
-1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1.
-1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. -1. -1. -1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. -1. -1. -1.]

14. Структура проекта

15.

Код программы
Go!
Go!
Go!
Go!
Go!

16. Вывод на экран

Home

17. Код программы

18. Код программы

19. Вывод на экран

Home

20. Код программы

21. Вывод на экран

Home

22. Вывод на экран

Home

23. Код программы

24. Вывод на экран

Home

25. Библиотека Pillow

26. Код программы

27. Результаты выполнения

Потому что
18х14 px
¯\_(ツ)_/¯

28. Код и презентация доступны по ссылке: https://github.com/SITIS-project/24

29. Спасибо за внимание!

English     Русский Rules