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Numbers recognition

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Esamina l’implementazione Python/Processing in un singolo file indicata nell’issue e riproduci il comportamento di addestramento segnalato, iniziando dai percorsi di backpropagation e gradient descent. Non sono indicati file o test; il lavoro è completato quando viene identificata la causa del plateau dell’accuratezza e viene dimostrato il comportamento di addestramento corretto oppure viene fornita una spiegazione chiara della limitazione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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 )

Lingua principale
JavaScript
Stelle
437
Fork
242
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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