单字符识别竞争神经网络

Question

我正在做一个作业：我必须在 Matlab 中构建一个字母识别脚本

我从输入的字母（26 个不同的字母）中提取了 44 个特征，我希望使用竞争性神经网络

每个字母都有一个 44x26 特征矩阵，我正在尝试构建一个网络，可以将字母分为 26 个不同的类别，但没有成功:(

每个字母的特征集都与其他字母不同，所以我认为训练参数有问题

这是网络训练的代码：

epochs = 1500;
kohonen_weights_learning_rate = 0.02;
conscience_bias_learning_rate = 0.001;

net = competlayer(26, kohonen_weights_learning_rate, conscience_bias_learning_rate);
net.trainParam.epochs = epochs;
net = train(net, Features);
outputs = net(Features);
classes = vec2ind(outputs);

问题是“类”不包含 26 个不同的类，而通常是一两个重复的类

如何设置我的网以使其适合 26 个班级？

Answer 1

发生的情况是，经过训练的网络区分的类别少于给定数据集（特征）的指定类别数量。它只是说你训练不成功。

代码是正确的。

您应该尝试使用参数和时期，直到根据您的喜好训练网络。

最后，如果您无法训练一个能够正确识别类别的网络，您应该考虑查看如何提取特征。