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第52章 “感知机”的初次实战(2 / 2)

像素只有210120,不算特别清晰,但看清面部特征,还是没什么问题的。

其中,同班级里重名的情况,都在姓名后标记着数字1、2

江寒猜想,这可能是输入报名表的顺序。

接下来要做的,就是在临时文件1里,找到每张照片对应的人。

这很简单,照片的文件名就是姓名,轻松就能和表格里的名字对上。

在解决了数量不算很多的同班重名问题后,就生成了一个照片索引,将每一张照片和报名序号一一对应上了。

然后,是判断性别,填入新报名信息表对应的单元格里。

这一步,按照高老师的想法,就是一个笨功夫,用眼睛去看,然后一个一个敲进去。

这十分麻烦,而且太没效率。

江寒希望能找个轻巧的办法,能更快、更好的完成这一步。

那么,这样的办法真的有吗

是的。

江寒毕竟搞过机器学习,编程思维有点不一样。

高老师那样的普通程序员,也能做到刚才那些步骤。

但江寒接下来的操作,就是他的思维盲区了。

机器学习里,有多种算法,都可以辅助完成这样的任务。

其中江寒最擅长的,自然是人工神经网络。

人工神经网络也分为好多种类。

比如,也就是卷积神经网络,是最擅长图形识别的;

而rnn,也就是循环神经网络,比较适合语音识别、自然语言理解

如果采用人工神经网络,哪怕不出动,只用多层神经网络,也就是所谓的“深度学习”,也可以非常完美地解决这个问题。

但江寒琢磨了一下,还是放弃了这个想法。

一旦泄露出去,他很可能会有麻烦。

因为这些技术的来源,他根本没法解释。

技术跨度太大了。

好吧,安全第一,先用“感知机”凑合一下。

哪怕准确率低点,也无所谓了。

江寒现在唯一可以拿出来的,就是“单层感知机”。

这种技术只能解决二分类问题,并且还要求线性可分。

好在当前所面临的问题,这两个要求正好都符合。

江寒重生前,做过一个实验,用“单层感知机”识别手写数字,应用场景与现在差不多。

效果也还过得去。

所以,看照片识别男女的任务,完全可以使用“单层感知机”解决。

说起来,这可能是神经网络技术,在这个世界的第一次实战

江寒前几天写的论文里,就有“单层感知机”的代码,稍微改动了一下,就能用上了。

研究机器学习,首选语言是python,语法简单,开发效率高,不容易出错,也不用关心底层如何实现。

不过,这篇论文的代码,实在太简单,用什么都一样。

所以,江寒使用了最熟悉的c。

代码略

ps:绝对不是空白太小写不下

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