C# 使用FORGE.net Nural网络进行字符识别

我正在尝试使用forge.net识别0到9个数字。我尝试了一切，但我仍然无法得到结果请看我的程序，为什么我无法识别数字。问题可能在于隐藏层的数量、学习速度或输入数据，我尝试过通过改变隐藏层的数量和学习速度。请提出建议

// opening file
OpenFileDialog open = new OpenFileDialog();
ActivationNetwork enactivation = new ActivationNetwork(new BipolarSigmoidFunction(1),  3886,10, 10);
double[][] input = new double[10][];
double[][] output = new double[10][];
//generating input data using Feature class -- which code is given below

Feature feature = new Feature();

//iterating for all 10 digits. 
for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
           open.ShowDialog();
           Bitmap bitmap = new Bitmap(open.FileName);
          double[] features = feature.features(bitmap);
            input[i] = features;
             features = feature.features(bitmap);
            output[i] = feature.features(bitmap);
         }

enactivation.Randomize();
        BackPropagationLearning learn = new BackPropagationLearning(enactivation);
//learning 
        learn.LearningRate = 0.005f;
        learn.Momentum = 0.005f;
        double errora;
        int iteration = 0;

        while (true)
        {
            errora = learn.RunEpoch(input, output);
            if (errora < 0.0006)
                break;
            else if (iteration > 23000)
               break;
            iteration++;
           // Console.WriteLine("error {0} {1} ", errora, iteration);
       }
       double[] sample;
        open.ShowDialog();
        Bitmap temp = new Bitmap(open.FileName);
       // providing input for computation using feature class
        sample = feature.features(temp);
        foreach (double daa in enactivation.Compute(sample))
        {
            Console.WriteLine(daa);
        }

用于为训练神经网络提供输入的类功能 类特征 {

---

}我没有用过一个单词，但用了re。使用backprop神经网络解决此问题：

您需要一个10x10的输入网格，网格中的每个单元格获得图像的1/100

您需要至少一个（可能是两个）隐藏层

对于每个单元，网络将通过偏置输入（即固定值的来源）更快地训练，这使单元训练更快：

我从不在bp模式下启动，但总是先运行一些统计退火。Bp用于在找到一个局部最小值后，在该最小值内下降

此外：

您是否成功地使用了Forge解决其他问题

当你尝试训练网时会发生什么

---

我建议您看看这实际上是一个org.NET框架的扩展。在中，您还会发现一些手写字符识别应用程序和类似的应用程序。您好，谢谢您的回答。是的，我用过电脑视觉。我第一次使用nural网络，当我训练输入和输出数据，然后尝试识别任何给出错误答案的字符时。假设我喂它1，它认出它8。你们能测试上面的代码吗？请告诉我问题出在哪里。

    public double[] features(Bitmap bitmap)
    {
        //feature 
        double[] feature = new double[bitmap.Width * bitmap.Height];
       int featurec = 0;
        for (int vert = 0; vert < bitmap.Height; vert++)
        {
            for (int horizantal = 0; horizantal < bitmap.Width; horizantal++)
            {
                feature[featurec] = bitmap.GetPixel(horizantal, vert).ToArgb();
                if (feature[featurec] < 1)
                {
                    feature[featurec] = -0.5;
                }
                else
                {
                    feature[featurec] = 0.5;
                }
                featurec++;
            }
        }
        return feature;
    }