hi!
bin grade dabei ein texterkennungsprogramm mittels neuronalem netz zu schreiben.
das nn ist ein einfaches feed-forward netz mit einem 8x8 großen input-layer, einem hidden layer (größe bis dato unbekannt->ausprobieren) und 256 (ascii-code) ausgangsneuronen.
trainiert soll das ganze mittes backpropagation werden, und genau das ist der punkt wo ich ansteh.
hat jemand ne implementierung eines backpropagation-algorithmus (am besten in c++) rumliegn, oder kann mir mittels pseudocode auf die sprünge helfen?
neuronale netze
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ich kenne neuronale netze nur durch herumspielereien mit matlan - vielleicht hilft dir die "neuronal network toolbox" weiter mit ihrer dokumentation.
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vielleicht gibt es zu scilab oder octave ein package mit verfügbarem quellcode, evtl. auch http://www.gap-system.org/ ...
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:thumb:
für scilab hab ich hier was gefunden.
und um die sourcen zu checken fang ich m besten nen neuen thread an
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