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2025 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2025-01-23 12:52
Ein beliebtes Thema, das den Namen "Computer Vision" enthält, besteht aus einer umfassenden Software-Kapazität von Reconocer-Patronen und -Bildern. Es ist möglich imaginarse que esta habilidad es muy útil para una Computadora y Permite Expandir Loss horizontes de la Computación al Ser Aplicado Correctamente.
Schritt 1: Descargar Python
Instalar el lenguaje de programación elegido, Python.
www.python.org
Schritt 2: Descargar El Dataset De MNIST
Conseguimos el „dataset“y el „training set“de imágenes para poder entrenar y, posteriormente, probar la red y Confirmar su correcto funcionamiento
yann.lecun.com/exdb/mnist/
Schritt 3: Pasos Del Codigo
Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. Esto es
vital para el correcto funcionamiento de esta y varía mucho dependiendo del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (oder neuronas). Elegimos una „función de activación“que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de procesamiento. Por último, elegimos nuestra función de “costo” o error, que allowe a la red aprender y minimizar su errores al comparar su predicción con el resultado esperado. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las „preguntas“sobre qué digito ve en cada imágen nueva presentada.
Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)
github.com/pieromarini/PyNeuNet.git
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