Разница между тремя алгоритмами OCR?

Question

Распознавание ошибок при наименьшем квадрате из JavaOCR находит наименьшую среднеквадратичную ошибку из пикселя обучающего изображения по пикселю.

Логистическая регрессия от this site, с другой стороны, направлена ​​на минимизацию функции ошибки.

Я также нашел нейронную сеть here, которая, похоже, делает то же самое.

Являются ли алгоритмы для трех одинаковыми? Пожалуйста, укажите конкретные отличия, если они есть. Я уже много раз искал сеть.

Answer 1

Да, нейронные сети эквивалентны нелинейной логистической регрессии. Фактически, построение моделей, которые минимизируют ошибку между прогнозируемыми и фактическими метками, является целью высокого уровня всего контролируемого обучения. Это одна из причин, по которой SVM настолько популярны, что эта цель четко сформулирована в их теоретической формулировке.

JavaOCR, похоже, не создает модель, она, по-видимому, создает n шаблонов, где n - это размер алфавита. Затем он назначает метки входам, выбирая метку, которая минимизирует квадратную ошибку.