Riconoscimento delle lettere dell'alfabeto. Costruzione di reti neurali logiche addestrate Cosa c'è di meglio: insegnare a un bambino a leggere lettere o sillabe

21.05.2021

È necessario creare una rete neurale per riconoscere 26 lettere dell'alfabeto latino. Assumeremo che esista un sistema per leggere i caratteri, che rappresenta ciascun carattere sotto forma di matrice. Ad esempio, il carattere A può essere rappresentato come mostrato in Fig. 2.22.

Riso. 2.22. Rappresentazione simbolica

Il sistema attuale per leggere i caratteri non funziona perfettamente e i caratteri stessi differiscono nello stile. Pertanto, ad esempio, per il simbolo A, le unità potrebbero non trovarsi nelle stesse celle mostrate in Fig. 2.22. Inoltre, valori diversi da zero possono verificarsi al di fuori del contorno del carattere. Le celle corrispondenti al contorno del simbolo possono contenere valori diversi da 1. Chiameremo rumore tutte le distorsioni.

MATLAB ha una funzione prprob, che restituisce una matrice, ciascuna colonna della quale rappresenta una matrice scritta come un vettore che descrive la lettera corrispondente (la prima colonna descrive la lettera A, la seconda descrive la lettera B, ecc.). Funzione prprob restituisce anche una matrice di destinazione di dimensione , ciascuna colonna della quale contiene un 1 in una riga corrispondente al numero della lettera con gli elementi rimanenti della colonna pari a zero. Ad esempio, la prima colonna corrispondente alla lettera A contiene un 1 nella prima riga.

Esempio. Definiamo un modello per la lettera A (programma Modello_A.m).

% Esempio di formazione di un modello per la lettera A

Probabile;

io=1; % lettera numero A

v=alfabeto(:,i); Vettore % corrispondente alla lettera A

template=riforma(v, 5,7)";

Oltre alla funzione già descritta prprob il programma utilizza funzioni rimodellare, che forma la matrice , e dopo la trasposizione - (assicurarsi che non sia possibile formare immediatamente la matrice ), e la funzione plotchar, che disegna 35 elementi vettoriali in uno schema reticolare. Dopo aver eseguito il programma Modello_A.m otteniamo una matrice modello e il modello della lettera A come mostrato in Fig. 2.23.

Riso. 2.23. Modello formato lettera A

Per riconoscere le lettere dell'alfabeto latino è necessario costruire una rete neurale con 35 input e 26 neuroni nello strato di output. Assumiamo che il numero di neuroni nello strato nascosto sia 10 (questo numero di neuroni è stato scelto sperimentalmente). Se sorgono difficoltà durante l'apprendimento, è possibile aumentare il numero di neuroni a questo livello.

La rete di riconoscimento dei modelli è creata dalla funzione patternnet. Tieni presente che durante la creazione di una rete, il numero di neuroni negli strati di input e output non viene specificato. Questi parametri vengono impostati implicitamente durante l'addestramento della rete.

Considera un programma per riconoscere le lettere dell'alfabeto latino Char_riconoscimento.m

% Programma di riconoscimento delle lettere dell'alfabeto latino

Probabile; % Formazione dei vettori di input e di destinazione

Dimensione(alfabeto);

Dimensioni (obiettivi);

% Rete

Treno(rete,P,T);

% Apprendimento in presenza di rumore

P = ;

Treno(netn,P,T);

% Test di rete

rumore_rabbia=0:0,05:0,5; % Matrice di livelli di rumore (deviazioni standard del rumore

per livello di rumore=rumore_rabbia

per i=1:max_test

% Test per la rete 1

% Test per la rete 2

titolo("Errore di rete");

xlabel("Livello di rumore");

ylabel("Percentuale errore");

Operatore = prprob; formare un array di vettori di input alfabeto dimensione con modelli di caratteri alfabetici e matrice di vettori target obiettivi.

La rete viene creata dall'operatore rete=modello. Accettiamo le impostazioni di rete predefinite. La rete viene prima addestrata in assenza di rumore. La rete viene quindi addestrata su 10 insiemi di vettori ideali e rumorosi. Vengono utilizzati due set di vettori ideali per garantire che la rete mantenga la capacità di classificare i vettori ideali (senza rumore). Dopo la formazione, la rete “ha dimenticato” come classificare alcuni vettori privi di rumore. Pertanto, la rete dovrebbe essere nuovamente addestrata su vettori ideali.

Il seguente frammento di programma si allena in assenza di rumore :

% Allenamento in rete in assenza di rumore

Treno(rete,P,T);

disp("L'addestramento della rete in assenza di rumore è completato. Premere Invio");

L'addestramento in presenza di rumore viene effettuato utilizzando due copie ideali e due rumorose dei vettori di input. Il rumore è stato simulato da numeri pseudo-casuali distribuiti normalmente con media zero e deviazione standard di 0,1 e 0,2. L'allenamento in presenza di rumore produce il seguente frammento di programma:

% Apprendimento in presenza di rumore

netn = netto; % di risparmio della rete addestrata

T = ;

P = ;

Treno(netn,P,T);

disp("L'addestramento della rete in presenza di rumore è terminato. Premere Invio");

Poiché la rete è stata addestrata in presenza di rumore, ha senso ripetere l'addestramento senza rumore per garantire la corretta classificazione dei vettori ideali:

% Riqualificazione in assenza di rumore

Treno(netn,P,T);

disp("La riqualificazione della rete in assenza di rumore è completata. Premi Invio");

Il test di rete è stato effettuato per due strutture di rete: rete 1, addestrata su vettori ideali, e rete 2, addestrata su sequenze rumorose. Ai vettori di input è stato aggiunto rumore con una media pari a 0 e una deviazione standard compresa tra 0 e 0,5 in incrementi di 0,05. Per ciascun livello di rumore, sono stati generati 10 vettori rumorosi per ciascun simbolo ed è stata calcolata l'uscita della rete (è auspicabile aumentare il numero di vettori rumorosi, ma ciò aumenterà significativamente il tempo di esecuzione del programma). La rete è addestrata a formare un unico elemento del vettore di uscita, la cui posizione corrisponde al numero della lettera riconosciuta, e riempire il resto del vettore con zeri. L'uscita della rete non genererà mai un vettore di uscita composto esattamente da 1 e 0. Pertanto, in condizioni di rumore, il vettore di uscita viene elaborato dalla funzione competere, che trasforma il vettore di uscita in modo che il segnale di uscita più grande riceva il valore 1 e tutti gli altri segnali di uscita ricevano il valore 0.

Il frammento di programma corrispondente è simile a:

% Eseguire un test per ciascun livello di rumore

per livello di rumore=rumore_rabbia

per i=1:max_test

P=alfabeto+randn(35, 26)*livello di rumore;

% Test per la rete 1

errori1=errori1+somma(somma(abs(AA-T)))/2;

% Test per la rete 2

errori2=errori2+somma(somma(abs(AAn-T)))/2;

% Valori di errore medi (sequenze max_test di 26 vettori target)

rete1=;

rete2=;

plot(rumore_rabbia, rete1*100, rumore_rabbia, rete2*100);

titolo("Errore di rete");

xlabel("Livello di rumore");

ylabel("Percentuale errore");

legend("Vettore di input ideale","Vettore di input rumoroso");

disp("Test completato");

Quando si calcola l'errore di riconoscimento, ad esempio error1=errors1+sum(sum(abs(AA-T)))/2, si tiene conto che in caso di riconoscimento errato due elementi del vettore di uscita e del vettore di destinazione non non coincidono, quindi, quando si calcola l'errore, viene eseguita la divisione per 2 . Sum(abs(AA-T)) calcola il numero di elementi non corrispondenti per un esempio. La somma sum(sum(abs(AA-T))) calcola il numero di elementi senza corrispondenza in tutti gli esempi.

I grafici degli errori di riconoscimento per una rete addestrata su vettori di input ideali e una rete addestrata su vettori rumorosi sono mostrati in Fig. 2.24. Dalla fig. La Figura 2.24 mostra che una rete addestrata su immagini rumorose dà un piccolo errore, ma la rete non può essere addestrata su vettori di input ideali.

Riso. 2.24. Errori di rete a seconda del livello di rumore

Verifichiamo il funzionamento della rete addestrata (la rete addestrata deve essere presente nello spazio di lavoro MATLAB). Programma Riconoscimento_J.m genera un vettore rumoroso per la lettera J e riconosce la lettera. Funzione randn genera un numero pseudo-casuale distribuito secondo una legge normale con aspettativa matematica pari a zero e deviazione standard unitaria. Numero casuale con aspettativa matematica M e deviazione standard D ottenuto dalla formula m+randn*d(nel programma m=0, d=0,2).

rumorosoJ = alfabeto(:,10)+randn(35,1) * 0.2;

plotchar(noisyJ);

disp("Carattere rumoroso. Premi Invio");

A2 = reten(rumorosoJ);

A2 = competere(A2);

ns = trova(A2 == 1);

disp("Simbolo riconosciuto");

plotchar(alfabeto(:,ns));

Il programma visualizza il numero della lettera riconosciuta, lo schema rumoroso della lettera (Fig. 2.25) e lo schema della lettera riconosciuta (2.26).

Riso. 2.25. Modello di lettera rumorosa

Riso. 2.26. Modello di lettera riconosciuto

Pertanto, i programmi considerati dimostrano i principi del riconoscimento delle immagini utilizzando le reti neurali. L'addestramento della rete su vari set di dati rumorosi ha consentito di addestrare la rete a lavorare con immagini distorte dal rumore.

Missioni

1. Esegui tutti gli esempi forniti.

2. Esperienza nel riconoscere diverse lettere

3. Studiare l'effetto del rumore nei programmi sulla precisione del riconoscimento dei caratteri.

Approssimazione di funzioni

Esercizio di riconoscimento delle lettere. Vari livelli di difficoltà. Alla lettera viene applicata una maschera antirumore. A volte è necessario essere arguti per capire per eliminazione che tipo di lettera era presente nel compito.

Insegnare ai bambini a leggere e lettere dell'alfabeto russo. Quale lettera viene mostrata? Scegli la risposta corretta a destra.

Quale lettera è nascosta? Gioco online per sviluppo iniziale bambini. Riconoscimento delle lettere dell'alfabeto russo

Come imparare le lettere dell'alfabeto russo

Spesso le lettere dell'alfabeto russo iniziano ad essere insegnate in ordine, come sono scritte nel sillabario. In effetti, le lettere dovrebbero essere insegnate in ordine di frequenza di utilizzo. Ti darò un piccolo suggerimento: le lettere al centro della tastiera vengono utilizzate più spesso di quelle alla periferia. Quindi prima bisogna memorizzare A, P, R, O.... e lasciare per merenda quelli come Y, X, F, Shch...

Cosa c'è di meglio: insegnare a un bambino a leggere lettere o sillabe?

Molti insegnanti insegnano immediatamente in sillabe. Ti suggerisco di aggirare questo piccolo problema e di giocare ai giochi online invece di imparare le sillabe. In questo modo il bambino impara e gioca allo stesso tempo. O meglio, gli sembra di suonare e allo stesso tempo di ripetere involontariamente i suoni necessari.

Il vantaggio dei giochi online è che se pronunci una lettera in modo errato, il simulatore ripeterà pazientemente la risposta corretta finché non te ne ricorderai.

I libri ABC ti aiutano a imparare le lettere? Perché i primer di carta sono ancora utilizzati nella pratica didattica

Tradizionalmente, i libri ABC di carta vengono utilizzati per insegnare le lettere. I loro vantaggi sono innegabili. Se lasci cadere la versione cartacea sul pavimento, non devi preoccuparti che il dispositivo si rompa. I primer possono essere aperti su una pagina specifica e posizionati in un luogo visibile. Tutto questo non si trova nei dispositivi elettronici.

Tuttavia, i simulatori di lettura programmabili presentano anche alcuni vantaggi, ad esempio possono parlare, a differenza dei loro omologhi cartacei. Pertanto possiamo consigliare sia fonti cartacee che elettroniche.

Gli esercizi online ti aiutano a ricordare le lettere?

L'enfasi principale quando si utilizza l'elettronica e giochi in linea arriva al punto che una persona ripete involontariamente la stessa informazione più e più volte. Quanto più spesso avviene la ripetizione, tanto più fermamente l'informazione viene introdotta nella coscienza e nel cervello. Ecco perché esercizi on-line Un'aggiunta molto utile ai tradizionali cubi e libri di carta.

A che età un bambino dovrebbe essere mandato nei centri educativi?

La velocità di maturazione è diversa. Generalmente. Le ragazze fino a una certa età sono più avanti dei ragazzi nello sviluppo. Le ragazze iniziano a parlare prima, sono più orientate socialmente e più disponibili all'apprendimento. i ragazzi, al contrario, sono spesso molto autistici e camminano da soli. Da ciò possiamo concludere che le ragazze imparano a leggere un po' prima dei ragazzi. Ma è giusto circuito esterno. Ogni bambino è unico e la sua disponibilità all'apprendimento può essere testata nella pratica. A tuo figlio piace frequentare le lezioni? gli rimane qualcosa in mente dopo averlo disimparato?

Magari prova a studiare da solo, soprattutto perché prendere l'autobus richiede tempo e nessuno capisce il tuo bambino meglio di mamma e papà.

Cosa fare se tuo figlio non ricorda le lettere

Studiare è difficile. E non dipende se si tratta di un adulto o di un bambino. È molto, molto difficile da imparare. Inoltre, i bambini imparano solo attraverso il gioco. Un altro fatto è che per imparare qualcosa bisogna praticarla o ripeterla molte volte. Pertanto, non sorprende che i bambini ricordino molto male le lettere.

C'è un gruppo separato di bambini che iniziano a parlare tardi e allo stesso tempo confondono non solo le lettere, ma anche i suoni. con questi ragazzi devi disegnare lettere insieme, utilizzare tutti i materiali possibili per questo, cereali, fiammiferi, ciottoli, matite: tutto ciò che è a portata di mano. Disegnalo e chiedi a tuo figlio di ripeterlo.

Puoi fare dettati grafici, puoi giocare a disegnare e ripetere.

Cosa fare se il tuo bambino confonde le lettere, ad esempio D e T

Se un bambino confonde le lettere, significa che è troppo presto per passare alla lettura delle parole. Torna indietro e ripeti le lettere. I bambini spesso confondono lettere sonore e sorde o ortografie simili, ad esempio P e R. La pratica della ripetizione può aiutare. Ad esempio, puoi scolpire le lettere insieme, puoi creare lettere dal corpo, ad esempio posizionando le braccia ai lati per rappresentare la lettera T.

Come insegnare a un bambino a memorizzare le lettere se non vuole

la ripetizione è la madre dell’apprendimento. Ripeti le lettere in parole, ripeti le lettere in sillabe, prova a indovinare le lettere. Lascia che sia il bambino a scrivere la lettera e tu prova a indovinare. Oppure puoi fare il contrario: provare a formare una lettera con chicchi di riso e tuo figlio o tua figlia indovinerà di che tipo di lettera si tratta. Puoi scrivere sulla sabbia con un bastoncino.

Perché non riesce a pronunciare correttamente le lettere? Come insegnare a un bambino a pronunciare le lettere in modo chiaro e chiaro?

Le lacune possono essere a livello fisiologico. La persona non si sente correttamente. oppure gli sembra di parlare correttamente. È molto semplice verificarlo: basta registrare la conversazione su un registratore vocale e ascoltare il bambino leggere.

Potrebbe anche essere una semplice mancanza di formazione. A persone diverseÈ necessario un numero diverso di volte per ripetere le informazioni prima che vengano ricordate e un bambino non fa eccezione. È necessario ripeterlo molte volte e in diverse situazioni prima che inizi a pronunciare correttamente lettere e suoni.

Ciò che deve anche essere notato è che devi amare i bambini e lavorare con loro periodicamente. Non avviare processi.

Come insegnare l'alfabeto a tuo figlio per prepararsi alla scuola

Devi lavorare con i bambini forma di gioco. Esattamente come indicato su questo sito. Un altro segreto dell'allenamento è che devi studiare in piccole porzioni. I bambini non riescono a mantenere l’attenzione per più di 5 minuti. Pertanto, è semplicemente inutile studiare più a lungo.

Con quali lettere dovresti iniziare a memorizzare l'alfabeto?

Devi iniziare a memorizzare le lettere con lettere di uso comune. Il secondo segreto è ricordare le lettere che compongono il nome del bambino, il nome di mamma e papà, a queste parole potete aggiungere i nomi di fratello e sorella, dei nonni. Questi sono i miei nomi preferiti.

A proposito, se stai imparando a scrivere a tocco, la prima parola con cui devi iniziare l'allenamento a scrivere è di nuovo il tuo nome e cognome.

Il tuo bambino ha bisogno di memorizzare le lettere dell'alfabeto inglese?

Conoscere l'alfabeto inglese non farà male. A scuola non studiano l’alfabeto, ma iniziano subito a leggere, lasciando l’alfabeto ai genitori. Vale anche la pena notare che le lettere inglesi grandi e piccole hanno un aspetto diverso e devono essere ricordate. Se tuo figlio ha iniziato a parlare tardi, molto probabilmente ricordare le lettere latine sarà un problema per lui.

È possibile insegnare a un bambino a leggere immediatamente a parole?

Il russo scritto è identico al russo parlato, a differenza dell'inglese o del francese, quindi ricorda le parole

Come ricordare i numeri per un bambino in età prescolare

Disegna numeri, conta i bastoncini, quando cammini, conta le macchine rosse e bianche, conta se ci sono più uomini o donne che camminano per strada. Trasforma tutto in giochi.

Prova a leggere tu stesso il testo lettera per lettera: non solo ci vorrà molto tempo, ma sarà anche diverso dal modo in cui parliamo effettivamente. Gli adulti non sillabano, a meno che la parola non sia familiare o sia in una lingua straniera. Quindi, per ascoltarlo, lo leggono lentamente e pronunciano attentamente le parole.

Perché un bambino in età prescolare dimentica le lettere? Insegnare a leggere attraverso i giochi

Perché un bambino dimentica le lettere anche se le ha imparate ieri?

Di solito il bambino ricorda facilmente alcune lettere, ma meno altre. Il ruolo di un adulto è notare ciò che il suo rione non riesce e assegnare compiti aggiuntivi.

Un'altra cosa importante è la regolarità. Poiché per un bambino tutto l'apprendimento è, francamente, stipatura e ripetizione, il processo di apprendimento dovrebbe essere tale che le informazioni vengano ripetute a determinati intervalli.

Ebbinghaus (maggiori informazioni su questo argomento su Wikipedia) ha studiato la rapidità con cui una persona dimentica le informazioni prive di significato ed è giunto alla conclusione che il 40% delle informazioni viene dimenticato nei primi venti minuti. E, se è impossibile dire esattamente cosa significhi una particolare lettera, ciò equivale al fatto che la lettera è completamente sconosciuta. Ci deve essere un riconoscimento inequivocabile al 100%.

Ripeti, ripeti, ripeti

Ad esempio, alleni i magazzini (sillaba, combinazione di lettere) SU, e il bambino ha più o meno imparato a riconoscere e leggere la combinazione. Aggiungi la sillaba MA ai compiti e chiedi loro di leggere le parole, aiutandoli a leggere le lettere che non sono ancora familiari al bambino. Tuttavia, il bambino può cliccare lui stesso sulle sillabe e ascoltare la lettura del computer.

Il problema del riconoscimento delle immagini è uno dei problemi più diffusi risolti con successo utilizzando ANN. Qui sono possibili diverse formulazioni del problema, una delle più opzioni semplici– riconoscimento di un set fisso di caratteri.

Esempio 3.11. Riconoscimento delle lettere. Il sistema MatLab fornisce una funzione speciale

>> = prprob;

Questa funzione restituisce due matrici binarie: nella matrice dell'alfabeto (dimensione 35x26), ciascuna colonna codifica una lettera e la matrice obiettivi (dimensione 26x26) è diagonale e serve a identificare la colonna.

Ogni colonna dell'alfabeto corrisponde a una matrice 7x5, che è un'immagine binaria della lettera.

Funzione successiva visualizza tutte le colonne dell'alfabeto come lettere (la funzione deve essere posizionata nella directory di lavoro MatLab):

funzione plotlettere(alfabeto)

fprintf("plotletters sta disegnando le prime 25 lettere\n");

Dimensione(alfabeto);

error("plotletters necessita di colonne lunghe 35 numeri");

MM=mappa colori(grigio);

MM=MM(fine:-1:1,:);

immaginic(reshape(alfabeto(:,j),5,7)");

Il risultato dell'esecuzione della funzione è mostrato in Fig. 3.12:

>> traccialettere(alfabeto);

Figura 3.12.Codifica alfabetica binaria.

In base alla struttura della matrice degli obiettivi, la rete neurale dovrebbe avere 26 neuroni di output. Impostiamo il numero di neuroni nello strato nascosto su 10.

>> net = newff(minmax(alfabeto),,("logsig" "logsig"),"traingdx");

>> P = alfabeto; T = obiettivi;

Impostiamo il numero di epoche e iniziamo il processo di apprendimento:

>> net.trainParam.epochs = 1000;

>> = treno(netto,P,T);

La curva di apprendimento è mostrata in Fig. 3.13.

Figura 3.13.Modifica dell'errore durante il processo di formazione

Per verificare la qualità della rete addestrata, considerare le immagini rumorose delle lettere (Fig. 3.14):

>> rumorosoP = alfabeto+randn(dimensione(alfabeto)) * 0.2;

>> traccialettere(noisyP);

Il seguente comando esegue la rete su un set di input rumoroso:

>> A2 = sim(rete,rumorosoP);

La matrice A2 qui contiene vari numeri nell'intervallo . Utilizzando la funzione competere Puoi selezionare l'elemento massimo in ciascuna colonna, quindi assegnargli il valore 1 e reimpostare a zero gli elementi rimanenti della colonna:

Figura 3.14.Immagini di lettere in presenza di rumore

>>per j=1:26

A3 = competi(A2(:,j));

risposta(j) = trova(competizione(A3) == 1);

È quindi possibile valutare visivamente le risposte della rete ai vettori di input rumorosi utilizzando i comandi:

>> NetLetters=alfabeto(:,risposta);

>> traccialettere(NetLetters);

Nella fig. La Figura 3.15 mostra il risultato finale del riconoscimento.

Figura 3.15.Risultato del riconoscimento della rete neurale

Ovviamente alcune lettere sono state identificate in modo errato. Ciò può essere una conseguenza di una scarsa preparazione della rete, di un livello di rumore troppo elevato o di una scelta errata del numero di neuroni nello strato interno.