[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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79(2): (ｽﾌﾟｯｯ Sd02-+BYq [1.75.253.116]) 2020/05/10(日)09:55 ID:KnhIlpvVd(1/2) AAS
手書き数字を認識するニューラルネットワークがありますが
ニューラルネットワークを使わなくても認識させる方法を思い付きました。
以下のこの方法はニューラルネットワークよりも有効でしょうか？
良い方法だと言えますか？
28×28ピクセルの画像の中で、数字によって塗り潰されたピクセルは
数字によって違ってきます。
その数字ごとに統計をとれば、この数字はピクセルの中のこのピクセルが塗り潰される確率が高いとわかります。
省2
84: (ﾜｯﾁｮｲ ee10-ipsO [153.131.102.129]) 2020/05/10(日)16:18 ID:lha7K8ZA0(1) AAS
>>79
やってみてニューラルネットワークの結果と比較したら判るだろう
自分の勘だとそんなに良い結果にはならなそう
85: (ｱｳｱｳｴｰ Sa8a-oySJ [111.239.53.249]) 2020/05/10(日)16:26 ID:j8s1Gvwqa(1) AAS
>>79
数十年前の郵便番号を自動認識するアルゴリズムはそんな感じ
当時でも実用に耐えうる性能は出せた
文字の種類が増えるとその方法ではほぼ無理
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