OS HRNN示例

介绍

本示例展示了一个基于神经网络的操作系统手写数字识别系统。

该系统采用了层次式循环神经网络（Hierarchical Recurrent Neural Network, HRNN）来分类0-9这10个数字。

在前端，用户可以通过画布手写数字，再点击"Predict"按钮来观察神经网络识别出的数字。

环境要求

• Python 3.x
• TensorFlow 1.x
• Flask 1.x
• HTML/CSS/JavaScript

运行示例

首先clone该仓库，并进入/OS-HRNN-app目录。

git clone https://github.com/your_username/OS-HRNN-app.git
cd OS-HRNN-app/

进入/backend目录，运行以下命令以训练神经网络：

python train.py

接着，我们要部署Flask服务器。在/backend目录下，运行以下命令：

export FLASK_APP=app.py
flask run

最后，在浏览器中打开http://localhost:5000，在画布上手写数字，并点击"Predict"按钮。

HRNN介绍

HRNN是一种适用于序列分类问题的神经网络结构。它采用了两层RNN：

• High-level RNN: 处理序列的高层抽象
• Low-level RNN: 处理序列的原始输入

High-level RNN的输出将作为Low-level RNN下一时刻的输入，这样就实现了一个层次式的信息流。在分类任务中，High-level RNN的输出将会作为预测结果。

网络结构

• High-level RNN: 2层LSTM+1个全连接层
• Low-level RNN: 2层LSTM
• 输出层: Softmax分类器

训练数据

数据集采用了MNIST手写数字数据集。数据集总共有60000个训练样本和10000个测试样本。本示例中将60000个训练样本按照每100个分成600份，每份作为一个任务。每个任务输入上一任务的High-level RNN输出和当前任务的Low-level RNN输入。

后续工作

本示例展示了HRNN在基于序列的分类任务上的应用，但还有许多扩展和改进的空间，比如探究不同的高级和低级RNN结构的影响，以及使用更复杂的数据集。