Algoritmi za prepoznavanje ročno napisanih števkZrimšek, Urša (Avtor) Knez, Marjetka (Mentor) singularni razcepnevronske mrežeprepoznavanje vzorcevV delu obravnavamo problem prepoznavanja ročno napisanih števk. Reševanja se lotimo na dva različna načina. Oba algoritma naučimo in preizkusimo na realnih podatkih, ki jih dobimo iz spletne baze MNIST. Najprej števke predstavimo kot vektorje ter z uporabo singularnega razcepa za vsako števko določimo podprostor, v katerem se nahajajo lepi primeri te števke. Nove števke določimo tako, da primerjamo razdalje do posameznih podprostorov, ki nam povejo, v katerem podprostoru lahko to števko najbolje aproksimiramo. S testiranjem ugotovimo, da s takim pristopom dosežemo 95,85% natančnost. Drugi pristop uporablja nevronske mreže. Začnemo z izpeljavo osnovnega postopka učenja mreže z gradientnim spustom in vzvratno propagacijo ter si nato pogledamo nekaj izboljšav. Ugotoviti moramo še optimalne parametre učenja, kar naredi ta postopek veliko bolj časovno zahteven od prvega. Ko določimo optimalno mrežo in njene parametre, na testnih podatkih dosežemo 98,08% natančnost. Pri primerjavi obeh postopkov ugotovimo, da delata podobne napake in da so te napake storjene na števkah, pri katerih tudi mi ne bi bili prepričani, katero števko predstavljajo.20202020-06-21 08:15:03Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga117050sl