Working log: Minimal-distance neural classifier (mdn-log.html)

Dalsza praca z programem Hfnet.

Napisanie programu generujacego pseudosieć MDN

Przetestowac różne miary odleglości .

7/4/97 WD: Spróbować nastepującą transformację dla rozpoznawania cyfr kodów pocztowych: dla każdego piksela czarnego posumować odległość od innych czarnych pikseli, czyli obrazek O -> liczba p(O); zrobić histogram dla jakiejś bazy danych; użyć p(O) jako prototypów i określić klasy = dla danych testowych znajdując p(X) i używając sieci MDN z jednym wejściem (szukając minimum min|p(X)-p(O_i)|)

Zajrzeć pod Handwriting Recognition Home Page: powinny tam byc linki do baz danych z binarnymi obrazkami cyfr do testowania.

Problemy : brak baz danych pod adresem hwr.nici.kun.nl .

Plan pracy :

1.Wstęp: Ogólne omówienie sieci neuronowych - szczególnie rekurencyjnych - siec Hopfilda , siec Haminga, definicja miary Haminga - nacisk na rozpoznawanie obrazów.

2.Rozwinięcie: Omówienie programu, porównanie wyników otrzymanych przy zastosowaniu w algorytmie różnych miar odległosci.

3.Zakończenie i porównanie wyników otrzymanych przy pomocy programu generującego pseudosieć z wynikami innych programów ( Hfnet ? ...).