Numbers recognition

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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
20/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python
Bereich
machine-learning

Rechercherichtung

Überprüfe die in der Issue referenzierte Python/Processing-Implementierung in einer einzelnen Datei und reproduziere das gemeldete Trainingsverhalten, beginnend mit den Pfaden für Backpropagation und Gradientenabstieg. Es ist keine Datei und kein Test benannt; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die Ursache des Genauigkeitsplateaus identifiziert und das korrigierte Trainingsverhalten demonstriert oder eine klare Erklärung der Einschränkung gegeben wurde.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Hi !
I've tried to implement the same neural network library as in the videos
However I have some problems

I am coding in Python, in Processing. Just to warn you, I am not really familiar with Python and Processing, that's why i have everything in one file ( I wasn't able to separate it in defferent files and then import them , if you know how to do it please tell me)

So the problem i am getting, is that the neural network is getting stuck. In fact I rarely go over 85% accuracy with is quite bad I think. And it doesn't matter how long i let it run, arround 85% , the accuracy just randomly changes. I know that my code is not really clear and messy , but could someone try to find what's going on ? Just so you know, I've stored, all the images in 60 000 files (1 per image ) , each containing a number between 0 and 1 for the pixel color

I've also added the possibility to have several hidden layers in the neural network
However, iam not sure if I am doing the backpropagation and the gradient descent correctly, could anyone check and tell me ?

Thanks a lot, I am new to GitHub so sorry if I did things wrong
( and by the way, I am French, that's why my english might be bad )

Vorherrschende Sprache
JavaScript
Sterne
438
Forks
242
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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