Artificial intelligence 神经网络输入数据，笛卡尔平面x/y坐标，与笔迹相关
我对在web浏览器中制作手写识别应用程序非常好奇。用户画一封信，ajax将数据发送到服务器，神经网络找到最接近的匹配，并返回结果。如果你画一个a，第一个结果应该是a，然后是o，然后是e，诸如此类Artificial intelligence 神经网络输入数据，笛卡尔平面x/y坐标，与笔迹相关,artificial-intelligence,machine-learning,neural-network,handwriting,Artificial Intelligence,Machine Learning,Neural Network,Handwriting,我对在web浏览器中制作手写识别应用程序非常好奇。用户画一封信，ajax将数据发送到服务器，神经网络找到最接近的匹配，并返回结果。如果你画一个a，第一个结果应该是a，然后是o，然后是e，诸如此类 我对神经网络知之甚少。我需要将什么样的数据传递给NN。它可能是用户在焊盘上绘制的x/y坐标数组。或者神经网络期望或将产生最佳手写结果的数据类型是什么？您不仅需要发送X/Y坐标，还需要发送它们的绘制顺序。因此，路径可能比一组点更好。一个神经网络应该能够处理它，它有很多方法。一种方法可能是将路径分成n段，每
我对神经网络知之甚少。我需要将什么样的数据传递给NN。它可能是用户在焊盘上绘制的x/y坐标数组。或者神经网络期望或将产生最佳手写结果的数据类型是什么？您不仅需要发送X/Y坐标，还需要发送它们的绘制顺序。因此，路径可能比一组点更好。一个神经网络应该能够处理它，它有很多方法。一种方法可能是将路径分成n段，每个神经元识别一段字母。通常，用于图像/手写识别的简单NNs以二维布尔矩阵作为输入；i、 例如，黑白位图。确保你有一套可用的培训教材；或者让用户使用在线backprop学习来训练算法
@挫败WithFormsDesigner关于同时发送订单的建议可能会使NN更加“智能”，但如果您只是在学习，请先尝试位图版本，看看它的工作情况如何。此外，还可以使用位图粒度。可能先尝试数字识别，网络上有针对该问题的标准数据集。基本过程是积累每个待识别字母的大量示例，预处理原始数据，训练候选模型集合，并根据单独的、持久的数据集上的测试性能选择最终模型 预处理的性质取决于您收集的数据。如果是“连接点”笔移动数据，则最简单的方法是将图像划分为多个区域，并按每个区域的点数进行汇总。相反，如果您正在记录光栅图像，则其他预处理将非常有用，例如简单的统计数据以及垂直和水平投影配置文件（行和列平均值） “Dobb博士的杂志”几年前举办了一次手印识别比赛（使用电子墨水数据）。您可以在此处阅读： ……这里：
你们能推荐一些你们在开始这类项目时使用过的资源吗（如果有的话）：）什么是n个神经元的n个片段我承认我从来没有尝试过用神经网络，但如果你们给我一些时间，我也许可以从我书签文件中尘封的部分中找出一些旧链接。同时，开始在谷歌上搜索“神经网络简介”或“神经网络教程”等内容。你有没有一本AI书籍有关于神经网络的章节？@Sam：神经网络在输入层会有一些神经元，所以最简单的方法是将路径分成足够多的段，这样每个神经元都会尝试识别单个段。如果路径很短，则可能有