Question

BP神经网络进行数字识别训练过程的原理

求大神指导 用VC实现的时候 因为数字比如1经过二值化处理后得到一个矩阵，然后训练过程就是我设置一个矩阵，矩阵随机的产生数，然后当随机产生的这个矩阵跟二值化处理后得到矩阵一样了 就算训练完成了是这个意思吗
// 产生一些带有随机噪声的训练数据
m_cInfoBox.InsertString(-1, "Generating noisy data...");
int num = 0;
for (int i=0;i<NN_NUMBERS * NN_NOISY;i++)
{
for(int j=0;j<NN_RESX * NN_RESY;j++)
{
if (rand() % 100 < 7)
{
m_iNoisy[i][j] = !m_bNumbers[num][j];
}
else
m_iNoisy[i][j] = m_bNumbers[num][j];
}

if ((float)(i+1)/NN_NOISY == (i+1)/NN_NOISY && i != 0)
num++;
}

m_cInfoBox.InsertString(-1, "Learning...");

RunNet(true);

m_TrainInfo.SetWindowText("Complete...");
m_cInfoBox.InsertString(-1,"Training Complete!");
GetDlgItem(IDC_CLASSIFY)->EnableWindow(true);
这是 这段训练程序 求大神知道

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Answer 1

这段程序的流程就是1.随机产生一些带噪声的样本；2.用这些样本对神经网络进行训练；3.训练完成。训练好的网络就具有了数字识别的功能，你用一个带噪声的样本去检验它，其输出就是识别结果。给你提供一个车牌智能识别的matlab代码，你可以参考一下。

追问

大神 我这个程序是给定二值化以后的图片 有两个文件一个是lern 一个是test 我想问下是不是我训练好了以后 用test的那组二值化的数字去检测 那lern 那组就是进行网络训练用的对吗？ 还有到底是如何进行神经网络训练的啊 说下过程谢谢大神 学习样本跟测试样本什么关系啊

追答

训练样本，就是你这里说的learn，是用来训练的。测试样本test是最后网络训练好之后，用来检测效果的，看看精度或准确性够不够。
训练过程就是用一组样本（输入输出），选择一定的训练算法如BP算法，不断调整网络的权值，最终达到训练结束条件，网络就训练好了。

追问

大神能简单说下BP算法 我是小白菜一点都不懂 简单给我说下 拜托了大神 我给你鞠躬了

追答

误差反传，根据误差修改权值。找本教材看。我不是大神。