| dbo:abstract
|
- La base de dades MINIST (acrònim anglès d'institut nacional d'estàndards i tecnologia) és una gran base de dades de dígits escrits a mà i que són emprats per a l' de sistemes de processament d'imatges. Aquesta base de dades també s'utilitza per al desenvolupament en el camp d'aprenentatge automàtic i està formada per 60.000 imatges d'entrenament i 10.000 imatges de prova. L'objectiu de la base de dades MINIST és aconseguir una taxa d'error de reconeixement el més baixa possible mitjançant tècniques de xarxes neuronals convolucionals. (ca)
- La base de données MNIST pour Modified ou Mixed National Institute of Standards and Technology, est une base de données de chiffres écrits à la main. C'est un jeu de données très utilisé en apprentissage automatique. La reconnaissance de l'écriture manuscrite est un problème difficile, et un bon test pour les algorithmes d'apprentissage. La base MNIST est devenu un test standard. Elle regroupe 60000 images d'apprentissage et 10000 images de test, issues d'une base de données antérieure, appelée simplement NIST. Ce sont des images en noir et blanc, normalisées centrées de 28 pixels de côté. (fr)
- Il MNIST database (Modified National Institute of Standards and Technology database) è una vasta base di dati di cifre scritte a mano che è comunemente impiegata come insieme di addestramento in vari sistemi per l'elaborazione delle immagini. La base di dati è anche impiegata come insieme di addestramento e di testing nel campo dell'apprendimento automatico.La base di dati è stata creata rimescolando le immagini presenti nel dataset del NIST. Il MNIST database contiene 60.000 immagini di addestramento e 10.000 immagini di testing. Metà dell'insieme di addestramento e metà dell'insieme di test sono stati prelevati dall'insieme di addestramento del NIST, mentre le altre metà sono state ottenute dal dataset di testing del NIST stesso.Diversi lavori riportati su pubblicazioni scientifiche si sono focalizzati sull'obiettivo di ottenere un basso tasso di errore. In una pubblicazione, che documenta un lavoro basato sull'utilizzo di un sistema gerarchico di reti neurali convoluzionali, viene riportato un tasso di errore dello 0,23%. Gli autori del dataset MNIST mantengono una lista di alcune metodologie che sono state impiegate su di esso. Gli autori stessi, nella loro pubblicazione originaria, hanno utilizzato una SVM ottenendo un tasso di errore dello 0,8%. (it)
- The MNIST database (Modified National Institute of Standards and Technology database) is a large database of handwritten digits that is commonly used for training various image processing systems. The database is also widely used for training and testing in the field of machine learning. It was created by "re-mixing" the samples from NIST's original datasets. The creators felt that since NIST's training dataset was taken from American Census Bureau employees, while the testing dataset was taken from American high school students, it was not well-suited for machine learning experiments. Furthermore, the black and white images from NIST were normalized to fit into a 28x28 pixel bounding box and anti-aliased, which introduced grayscale levels. The MNIST database contains 60,000 training images and 10,000 testing images. Half of the training set and half of the test set were taken from NIST's training dataset, while the other half of the training set and the other half of the test set were taken from NIST's testing dataset.The original creators of the database keep a list of some of the methods tested on it. In their original paper, they use a support-vector machine to get an error rate of 0.8%. An extended dataset similar to MNIST called EMNIST has been published in 2017, which contains 240,000 training images, and 40,000 testing images of handwritten digits and characters. (en)
- База данных MNIST (сокращение от «Modified National Institute of Standards and Technology») — объёмная база данных образцов рукописного написания цифр. База данных является стандартом, предложенным Национальным институтом стандартов и технологий США с целью калибрации и сопоставления методов распознавания изображений с помощью машинного обучения в первую очередь на основе нейронных сетей. Данные состоят из заранее подготовленных примеров изображений, на основе которых проводится обучение и тестирование систем. База данных была создана после переработки оригинального набора чёрно-белых образцов размером 20x20 пикселей NIST. Создатели базы данных NIST, в свою очередь, использовали набор образцов из Бюро переписи населения США, к которому были добавлены ещё тестовые образцы, написанные студентами американских университетов. Образцы из набора NIST были нормализированы, прошли сглаживание и приведены к серому полутоновому изображению размером 28x28 пикселей. База данных MNIST содержит 60000 изображений для обучения и 10000 изображений для тестирования. Половина образцов для обучения и тестирования были взяты из набора NIST для обучения, а другая половина — из набора NIST для тестирования. Производились многочисленные попытки достичь минимальной ошибки после обучения по базе данных MNIST, которые обсуждались в научной литературе. Рекордные результаты указывались в публикациях, посвящённых использованию свёрточных нейронных сетей, уровень ошибки был доведён до 0,23 %. Сами создатели базы данных предусмотрели несколько методов тестирования. В оригинальной работе указывается, что использование метода опорных векторов позволяет достичь уровня ошибки 0,8 %. (ru)
|
| rdfs:comment
|
- La base de dades MINIST (acrònim anglès d'institut nacional d'estàndards i tecnologia) és una gran base de dades de dígits escrits a mà i que són emprats per a l' de sistemes de processament d'imatges. Aquesta base de dades també s'utilitza per al desenvolupament en el camp d'aprenentatge automàtic i està formada per 60.000 imatges d'entrenament i 10.000 imatges de prova. L'objectiu de la base de dades MINIST és aconseguir una taxa d'error de reconeixement el més baixa possible mitjançant tècniques de xarxes neuronals convolucionals. (ca)
- La base de données MNIST pour Modified ou Mixed National Institute of Standards and Technology, est une base de données de chiffres écrits à la main. C'est un jeu de données très utilisé en apprentissage automatique. La reconnaissance de l'écriture manuscrite est un problème difficile, et un bon test pour les algorithmes d'apprentissage. La base MNIST est devenu un test standard. Elle regroupe 60000 images d'apprentissage et 10000 images de test, issues d'une base de données antérieure, appelée simplement NIST. Ce sont des images en noir et blanc, normalisées centrées de 28 pixels de côté. (fr)
- Il MNIST database (Modified National Institute of Standards and Technology database) è una vasta base di dati di cifre scritte a mano che è comunemente impiegata come insieme di addestramento in vari sistemi per l'elaborazione delle immagini. La base di dati è anche impiegata come insieme di addestramento e di testing nel campo dell'apprendimento automatico.La base di dati è stata creata rimescolando le immagini presenti nel dataset del NIST. (it)
- The MNIST database (Modified National Institute of Standards and Technology database) is a large database of handwritten digits that is commonly used for training various image processing systems. The database is also widely used for training and testing in the field of machine learning. It was created by "re-mixing" the samples from NIST's original datasets. The creators felt that since NIST's training dataset was taken from American Census Bureau employees, while the testing dataset was taken from American high school students, it was not well-suited for machine learning experiments. Furthermore, the black and white images from NIST were normalized to fit into a 28x28 pixel bounding box and anti-aliased, which introduced grayscale levels. (en)
- База данных MNIST (сокращение от «Modified National Institute of Standards and Technology») — объёмная база данных образцов рукописного написания цифр. База данных является стандартом, предложенным Национальным институтом стандартов и технологий США с целью калибрации и сопоставления методов распознавания изображений с помощью машинного обучения в первую очередь на основе нейронных сетей. Данные состоят из заранее подготовленных примеров изображений, на основе которых проводится обучение и тестирование систем. База данных была создана после переработки оригинального набора чёрно-белых образцов размером 20x20 пикселей NIST. Создатели базы данных NIST, в свою очередь, использовали набор образцов из Бюро переписи населения США, к которому были добавлены ещё тестовые образцы, написанные студен (ru)
|
