multi layer digit recognition

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yahya m
yahya m 2012-4-8
i am working on simple codes in matlab for neural networks
i need matlab code for network to recognize numbers 0 to 9 {binary numbers recognition}...and training and testing of network by multi layer perceptron.
those are my input
%perceptron digit recognition
clc
%datas
%Original inputs
d0=[0;1;1;1;0;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;1;1;1;0];
d1=[0;0;1;0;0;0;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;1;1;1;0];
d2=[1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];
d3=[1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1];
d4=[0;0;0;1;0;0;0;1;1;0;0;1;0;1;0;1;0;0;1;0;1;1;1;1;1;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0];
d5=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1];
d6=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1];
d7=[1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0];
d8=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1];
d9=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1];
% Added bias
b=1;
d0=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;1;1;1;0;b];
d1=[0;0;1;0;0;0;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;1;1;1;0;b];
d2=[1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;b];
d3=[1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;b];
d4=[0;0;0;1;0;0;0;1;1;0;0;1;0;1;0;1;0;0;1;0;1;1;1;1;1;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;b];
d5=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;b];
d6=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1;b];
d7=[1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;b];
d8=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1;b];
d9=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;b];
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Greg Heath
Greg Heath 2012-4-9
I am confused. Please explain exactly what the inputs and targets are. What are the dimensions of the input and target matrices?
Greg
yahya m
yahya m 2012-4-11
thank u for ur response also i am sorry about some detailes...
input = the matrix dimension for each digit is 5*7=35
this means that 350
the weights has the dimension of 10*35
the target is eye(10) matrix
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
we need that when we enter digit 0 examine the network ability to recognize this digit...also for the other numbers 1 to 9.
and the two matrix which i put before gives the original data and the other for original data with bias.

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Greg Heath
Greg Heath 2012-4-12
yahya m about 6 hours ago
>UNFORTUNATELY i dont have good experience in NN because iam new... but for inputs ok and for training i am looking for matlab code for NN IN THE FORM OF
>p = [d0; d1; d2; d3 ; d4 ; d5 ; d6 ; d7 ; d8 ; d9]';
INCORRECT. REMOVE THE SEMICOLON TO SEE WHAT THAT GIVES YOU. THEN COMPARE WITH WHAT I HAVE WRITTEN PREVIOUSLY.
>t = eye(10);
>PR = zeros(36,10);
>PR(:,10) = 1;
INCORRECT. DELETE PR
class = vec2ind(t)
>net = newp(PR,3,'hardlim');
NO. USE NEWFF, NEWFIT or PATTERNNET
net = newff(p,t,H); % H = number of hidden nodes.
help/doc newff
>net.trainParam.epochs = 10;
NO. USE ALL AVAILABLE DEFAULTS. IF ANY DEFAULT IS FOUND TO BE INSUFFICIENT, CHANGE IT AND RERUN.
>net = train(net, p, t);
>a = sim(net, d')
NO. WHAT IS d'???
a = sim(net,p);
classa = vec2ind(a)
Nerr = sum(classa ~= class) % NUMBER OF CLASSIFICATION ERRORS
>LOOK FOR NEWP I NEED THE CODE OF THIS TYPE TO BE ENTRRED IN MATLAB IN ORDER TO EXAMINE THE NETWOR ABILITY TO RECOGNIZE THE DIGITS.
NO. DEPENDING ON THE TOOLBOX VERSION:
help newff
doc newff
help fitnet % REPLACED NEWFF IN LATEST VERSIONS OF TOOLBOX
doc fitnet
help patternet % NEW. SPECIALIZED FOR PATTERN RECOGNITION AND CLASSIFICATION.
doc patternnet
SEE THE CLASSIFICATION DEMOS IN THE TOOLBOX.
Hope this helps.
Greg

更多回答（1 个）

Greg Heath
Greg Heath 2012-4-11
%You don't need all of those semicolons to represent a column vector. Just transpose the corresponding row vector.
x = [ d0 d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 d9 ]; % Input Matrix
t = eye(10); % Target Matrix
[ I N ] = size(x) % = [ 35 10 ]
[ O N ] = size(t) % = [ 10 10 ]
Neq = N*O % = 100 No. of training equations
% For an I-H-O MLP with H hidden nodes, the number of unknown weights (includes biases) is
%Nw = (I+1)*O+(H+1)*O
% For training to convergence without regularization or validation stopping, Neq >= Nw which yields the following upper bound on H:
Hub = floor((Neq-O)/(I+O+1)) % = 1
% Therefore H = 0 (Linear Classifier) and H = 1 could be used if they perform well enough. However, to mitigate measurement error, noise and interference on nontrainingdata, it is desired that H << Hub. Obviously, there is not enough data here for that.
% Common solutions when there is only one data example per class
1. Add enough noisy versions of the input vectors to increase N enough so that Neq >> Nw (i.e., H << Hub) for any given value of H.
2. Use additional noisy vectors so that N is large enough to yield reasonable numbers of vectors for training, validation and test subsets. Then enable validation stopping which does not require H << Hub.
3. Use regularization (help/doc trainbr) which also does not require H << Hub.
Very often I search over a hidden node outer loop H = Hmin:dH:Hmax with a random weight initialization inner loop (weighttrial = 1:10) to find the smallest value of H that will yield acceptable results.
Look at the several classification demos in the Neural network Toolbox.
Hope this helps.
Greg
  2 个评论
Greg Heath
Greg Heath 2012-4-11
I don't understand the purpose of the "add bias" version. This results in a constant row that is ignored by the training programs.
If you are adding it because you want a bias term in the hidden node input, DON'T ... it is always automatically included.
Hope this helps.
Greg
yahya m
yahya m 2012-4-11
UNFORTUNATELY i dont have good experience in NN because iam new...
but for inputs ok and for training i am looking for matlab code for NN IN THE FORM OF
p = [d0; d1; d2; d3 ; d4 ; d5 ; d6 ; d7 ; d8 ; d9]';
t = eye(10);
PR = zeros(36,10);
PR(:,10) = 1;
net = newp(PR,3,'hardlim');
net.trainParam.epochs = 10;
net = train(net, p, t);
a = sim(net, d')
LOOK FOR NEWP I NEED THE CODE OF THIS TYPE TO BE ENTRRED IN MATLAB IN ORDER TO EXAMINE THE NETWOR ABILITY TO RECOGNIZE THE DIGITS.

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