Resumen de Perceptrón basado en Kernel para reconocimiento de dígitos manuscritos
- español
Las técnicas de aprendizaje basadas en transformaciones con núcleos o matrices (kernel-based learning machines) han dado un nuevo horizonte a las redes neuronales artificiales para la solución de problemas de reconocimiento y clasificación en dominios no-lineales. En este artículo se describe el funcionamiento e implementación de un perceptrón para reconocimiento de los diez dígitos arábigos en patrones de escritura real, utilizando una transformación con núcleo polinomial. El clasificador alcanza niveles de reconocimiento con una tasa de éxito cercana al 93% en patrones no vistos durante el entrenamiento
- English
Kernel-based learning machines have been proposed as a new approach to use neural networks architectures applied to non-linear classification and recognition problems with many good results reported recently. In this paper we describe the implementation of a perceptron neural network for classification of real digit number data set, based on the kernel learning method. The classifier obtains a successful recognition score near to 93% on unseen patterns.
