人工智能實戰_第八次做業_陳澤寅

人工智能實戰_第八次做業_陳澤寅

1、簡要概述

項目	內容
課程	人工智能實戰2019
做業要求	做業要求
我在這個課程的目標是	瞭解人工智能理論，提高coding能力
這個做業在哪一個具體方面幫助我實現目標	理解算法本質，提高創新思惟，理解CNN模型

2、做業內容

思考題 1：如何識別不合法（既非數字又非符號）的輸入？

答:當咱們的輸入是一個合法輸入的時候，經過判別模型獲得的結果應該是有一個類別的機率很大，其他的機率都很小接近於0，可是若是這是一個非法輸入的話，可能就不存在其中一個機率特別大的狀況。那麼科學的來判別這種狀況，咱們能夠算出每種類別的方差，方差大意味着分佈不均勻，也就是說有某一個值特別大，知足合法輸入時的要求，若是方差很是小，則說明不存在機率特別大的類別，此時，咱們認爲他是非法輸入。

思考題 2：如何設計該計算器應用以識別下列元素：

A. 更多的符號，好比sin函數

能夠在咱們的數據集里加上字母元素，而後預測出每個字母的值，而後經過構造的字符串來進行對比驗證。

B. 複雜的表達式結構（上下結構），好比指數\(e^x\) ，分數 \(\Pi/2\)

因爲這種狀況下的表達式在垂直方向上是能夠明顯分開的，所以咱們考慮將垂直方向上的圖像經過某種方式映射到Y軸上去，而後經過在y軸上劃分上行區和下行區，來分別處理。

C. 更復雜的表達式結構（包圍結構），好比平方根

經過採MatLab或者OpenCV的一些輪廓提取的庫，來對圖像的輪廓進行提取，對提取出來的輪廓進行內部訓練，來得出其模型。可是這種方法勢必耗時較大。