文件名称:Neural.network.character.recognition
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- 上传时间：2015-08-27
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本目录主要包括：文档和两个源代
其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。
已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。-Catalog include: documentation and two source code
Wherein the source code is the identification procedures, and the other is a matrix class library.
It has saved the trained network weights, so the identification procedures used for the first time, you can run the executable file Release directory directly, then the picture directory of the test image to be read, the recognition. Of course, free to use the training samples to train the network, but pay attention to the training sample selection, or it may lower the recognition rate. Training sample selection principle is as representative, in the case of the training time not too long, as much as possible the number of training samples.
其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。
已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。-Catalog include: documentation and two source code
Wherein the source code is the identification procedures, and the other is a matrix class library.
It has saved the trained network weights, so the identification procedures used for the first time, you can run the executable file Release directory directly, then the picture directory of the test image to be read, the recognition. Of course, free to use the training samples to train the network, but pay attention to the training sample selection, or it may lower the recognition rate. Training sample selection principle is as representative, in the case of the training time not too long, as much as possible the number of training samples.
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