Étape 2: Mettre en œuvre des réseaux de neurones
Comment pouvons nous estimer une pose de main en utilisant ces couleurs ?Je pense que réseau neuronal devrait fonctionner correctement! Il s’agit d’une technique d’intelligence artificielle (IA). Je ne dis pas sur le son détail, cependant, je vais vous expliquer l’aperçu ci-dessous.
Réseau de neurones est une méthode puissante pour déduire des informations (pose de main) d’autres informations (chaque position de la couleur, espace et ainsi de suite). Réseau de neurones se compose de « neurones », qui sont représentés par des cercles. Les neurones sont constitués de couches et de couches sont reliés les uns aux autres.
La configuration du réseau neuronal est comme suit :
- Le nombre de neurones dans la couche d’entrée (la première couche) est 19.
6 - Centre de la position de chaque région de couleur
6 - région de chaque couleur
6 - allongement de chaque région de couleur
1 - allongement de la région de la main entière - Le nombre de neurones dans la couche masquée (la seconde couche) est de 80 ~ 250.
J’ai décidé le nombre expérimentalement. - Le nombre de neurones dans la couche de sortie (la dernière couche) est de 8.
3 - variables pour représenter une orientation (angles d’Euler)
5 - l’angle de chaque doigt
Si vous souhaitez le détail de l’intérieur, j’ai téléchargé le code here(github).
En fait, réseau neuronal ne peut servir de boîte. Il a énormément de paramètres et nous avons pour chacun d’eux règle correctement ! Mais ne vous inquiétez pas, nous avons un algorithme incroyable de le faire. Ça s’appelle Back Propagation. Et il faut « exemples de données » automatiquement les paramètres de hauteur.
Ce qui est des exemples de données ? Comment est-ce que nous pouvons produire ces données ? Passez à l’étape suivante !
