ニューラルネットワークは7セグメントの数字を識別する

Question

私は機械学習を勉強しています。私は自分のクラスのプロジェクトとして最初のニューラルネットワークに取り組んでいます。私はjavaでネットワークをプログラミングしています。ネットワークのポイントは、（通常のデジタル時計のような）7セグメント数字を識別することです。ネットワークは実際には実際のセンサーにリンクする必要はなく、数字の上に横たわる仮想センサーマトリックスに対応するバイナリーではなく、テキスト形式の0と1としての入力に基づいて理論上動作する必要があります。

私の質問は、どのような出力を得たいのですか？

1. バイナリ出力は、入力と同じ種類の行列に対応するだけであるか、7の場合は111を返すなど2進数で入力番号を表すバイナリ出力ですか？
2. 他の行列を返すだけであれば、ネットワークのポイントは何ですか？

Answer 1

7セグメント数字の入力は、セグメントがオンの場合は1、オフのセグメントの場合は0になります。

出力に関しては、あなたが望むものを指定しないので、「どの桁が表示されているか」を伝えたいとします。 10桁（0〜9）なので、10個の回答があります。出力は、（1×10）ベクトルであり、各数字は数字の1つに対応する。その値はネットワークがどれほど正しい答えであるかを表します（通常、出力値は[0、1]にありますが、設定によって異なります）。他のすべてのゼロ。

ただし、このケースでは分類子は役に立ちません。分類アルゴリズムは過去に見たものを一般化する。同じ人が同じ数字を2回書いても、まったく同じではないので、手書き認識には便利です。あなたのケースでは、すべての7セグメントディスプレイで各桁が同じなので、ネットワークは正確に学習しているわけではなく、入力を覚えています。