- Chen
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我还是重新帮你译了一遍,希望你能看懂文章
In one of the largest applications of neural network to data, Le Cun et al.(1989) have implemented a network designed to read zip codes on hand-addressed envelopes. The system uses a preprocessor that locates and segments the individual digits in the zipcode; the network has to identify the digits themselves. It uses a 16×16 array of pixels as input, three hidden layers, and a distributed output encoding with 10 output units for digits 0-9. The hidden layers contained 768,192, and 30 units, respectively. A fully connected network of this size would contain 200,000 weights, and would be impossible to train. Instead, the network was designed with connections intended to act as feature detectors. For example, each unit in the first hidden layer was connected by 25 links to a 5×5 region in the input. Furthermore, the hidden layer was divided into 12 groups of 64 units, each unit used the same set of 25 weights. Hence the hidden layer can detect up to 12 distinct features, each of which can occur anywhere in the input image. Overall, the complete network used only 9760 weights.
【神经网络在数据中的一个最大应用中,Le Cun等人在1989年提出了一种从手写信封读取邮编的网络设计方法。这个系统用一个处理器来定位并划分邮编中的各位数字。网络用来识别各个数字。它使用16像素×16像素的阵列作为输入,包括3个隐层,以及一个分布式输出来译码并与10个代表数字0-9的输出单元相匹配。3个隐层分别包含768个,192个和30个单元。一个完整链接的网络大约有20万的权重,但是不可以再进行学习。因此取而代之的是,网络中设计了一些可以用作特征检测的链接。比如,第一个隐层中的每个单元被通过25个链接连到输入中一个5×5的区域。此外,隐层还被区分成12组每组64单元,每个单元使用同样配置的25个权重。因此隐层一共能够检测12种不同的特征,而且这些特征可能存在于输入图像的任意区域中。总的来说,整个网络只需要用到9760个权重。】
et al.是论文中多作者时表示省略的用法
The network was trained on 7300 examples, and tested on 2000. One interesting property of a network with distributed output encoding is that it can display confusion over the correct answer by setting two or more output units to a high value. After rejecting about 12% of the test set as marginal, using a confusion threshold, the performance on the remaining cases reached 99%, which was deemed adequate for an automated mail-sorting system. The final network has been implemented in custom VLSI, enabling letters to be sorted at high speed.
【(设计的)网络通过了7300多个实例的学习,并且在2000个实例中进行了验证。具有分布式输出译码的网络的一个有趣的性质是,它能够通过将2个或多个单元设置为“高”来显示对识别正确结果的“困惑”(其实个人理解这里就是一个值,这个值到了一定水平就表示识别不出来了)。在设置12%误判率作为测试成败的分界点后,使用一个“困惑阈值”,省下的实例的辨别率高达99%,这在邮件自动分拣系统中已经切实达到要求了。最终的网络被通过定制好的VLSI(超大规模集成电路)实现,并且能完成邮件的高速分拣。】
希望回答对你有帮助
- 马老四
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最大的应用神经网络的数据,勒寸孙俐。(1989)已经实施了一个网络上用来读取邮政编码hand-addressed信封。该系统采用了一个预处理,定位和部分个人数字网络邮编,识别数字自己。它使用一个16×16阵列像素作为输入,三个隐藏层个数,和分布式输出编码的带10输出单位数字0 - 9。隐藏层的768,192,30人单位中,分别。
这个网络有7300培训测试实例,2000。一个有趣的特性的网络与分布式输出编码是它可以显示正确答案混乱的通过建立两个或多个输出单位到高价值。拒绝后3是从边际测试集,使用一种混乱门槛,剩余病例上的表现,达到99%以上被认为是足够的自动mail-sorting系统。最后的网络已经在海关实施超大规模集成电路系统,使出租