machine-learning - 使用神经网络的 OCR

Question

我正在努力理解神经网络的用法以执行 OCR，我的目标与通常的 OCR 算法有点不同。

我的目标是能够确定一个特定的输入是否是一个特定的字母，例如我希望从用户那里得到字母“A”，我需要确保我没有得到不同的形状。

我需要能够确定给定的输入是否是正确的形状。

从我一直在阅读的内容来看，这里有几个选项，MLP、SOM 网络、反向传播网络。

据我了解，由于我计划为每个形状（字母）创建样本以训练网络，我应该定义一个 SOM 网络，对吗？

我不确定哪个方向是首选，如果你能指出我正确的方向，那就太好了。

我打算使用 Encog 框架，不确定这是否重要。

Answer 1

根据您的描述，SOM 不是最佳选择，因为它是一个无监督分类器。您正在为每个训练示例指定类（字母）；因此，诸如多层感知器（MLP）之类的监督分类器更合适。

关于 MLP 与反向传播网络，这是一个有点错误的区别。MLP是一种人工神经网络（ANN），而反向传播是一种学习方法。可以使用反向传播或通过其他方法（例如，遗传算法）来训练 MLP。