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© Sakkmesterke, 123RF

Einfaches neuronales Netz zur Mustererkennung

Gut vernetzt

Handschriften erkennen? Mithilfe eines neuronalen Netzwerks lernt Kollege Computer hier in atemberaubendem Tempo.

Neuronale Netze sind nur eine Methode von vielen, um Daten zu klassifizieren, zusammen mit Entscheidungsbäumen, einer Nächste-Nachbarn-Klassifikation oder einer Support Vector Machine. Manche davon arbeiten schneller und genauer als neuronale Netze, erweisen sich aber verfeinerten Netzen (deep neural networks, convolutional neural networks) als unterlegen. Googles Spielprogramm AlphaGo setzte auf eine Kombination mehrerer Methoden.

Dieser Artikel möchte anhand einer einfachen Ziffernerkennung zum Experimentieren anregen. Er streift dabei mathematische Details wie Matritzenmultiplikation und Ableitungen von Funktionen nur am Rand. Er stützt sich auf das Demonstrationsprogramm von Tariq Rashid [1]. Parallel zur frei verfügbaren Software hat Rashid ein Buch zum Thema veröffentlicht [2].

Die Software setzt eine Python3-Umgebung unter Jupyter/IPython Notebook voraus. Sie läuft aber auch unter Python 2.7, sofern Sie alle erforderlichen Bibliotheken installiert haben. Beim Bearbeiten von Bildern mit selbst geschriebenen Ziffern hilft ein Bildverarbeitungsprogramm wie Gimp. Mit dem Programm Imagemagick schneiden Sie die Dateien für die Untersuchungen automatisch zu.

Trainingsmaterial

Unter der Abkürzung MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) findet sich im Internet eine umfangreiche Sammlung von Schriftproben der Ziffern 0 bis 9 [3]. Sie umfasst 70 000 Einträge, aufgeteilt in eine sogenannte Trainingsdatei mit 60 000 Bildern und eine Datei zum Testen mit 10 000 Daten. Jedes Bild besteht aus 28 mal 28 Graustufenwerten und einem Label zum Bezeichnen der dargestellten Ziffer.

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