Classifica dígitos manuscritos utilizando Non-Negative Matrix Factorization, baseado na MNIST Database
Authors: Carlo Bellinati & Rafael Badain @ University of Sao Paulo
Description: treinamento baseado em fatoracao nao negativa para classificacao de digitos manuscritos utilizando a database MNIST
Dependencies: time, argparse, fatorização_nao_negativa
Usage: training_MNIST.py ndig_treino p --t
Positional arguments:
ndig_treino numero de imagens a ser utilizada para fatoracao
P fator de componentes da decomposicao
Optional arguments:
--t, --times guarda o tempo de treinamento para cada digito em "output/train_times_ndig_treino_p.txt"
Post-Condition: armazena as matrizes Wd decompostas para cada digito em "output/W_digito_ndig_treino_p.txt"
Description: treinamento baseado em fatoracao nao negativa para classificacao de digitos manuscritos utilizando a database MNIST
Automatizado para:
ndig 100, 1000, 4000 imagens
p 5, 10, 15
Dependencies: time, argparse, math, nnmf.py
Usage: training_MNIST_deluxe.py --t
Optional arguments:
--t, --times guarda o tempo de treinamento para cada digito em "output/train_times_ndig_treino_p.txt"
Post-Condition: armazena as matrizes Wd decompostas para cada digito em "output/W_digito_ndig_treino_p.txt"
Description: classificacao de digitos manuscritos utilizando a database MNIST
Dependencies: argparse, numpy, math, systems_qr.py
Usage: classify_MNIST.py ndig_treino n_test P --e
Positional arguments:
ndig_treino numero de imagens usadas no treinamento
n_test numero de imagens a ser utilizada para teste
P fator de componentes da decomposicao
Optional arguments:
--e, --export exporta os dados da classificacao de cada imagem em "output/C_ndig_treino_n_test_p.txt"
Post-Condition: exibe a taxa de precisao do classificador, baseado no index "test_index.txt"
Description: classificacao de digitos manuscritos utilizando a database MNIST
Automatizado para:
ndig_treino 100, 1000, 4000
componentes 5, 10, 15
Dependencies: time, argparse, numpy, math, systems_qr.py
Usage: classify_MNIST_deluxe.py n_test --e
Positional arguments:
n_test numero de imagens a ser utilizada para teste
Optional arguments:
--e, --export exporta os dados da classificacao de cada imagem em "output/C_ndig_treino_n_test_p.txt"
Post-Condition: armazena a taxa de precisao e o tempo do classificador em "output/classify_index_n_test.txt"
Description: biblioteca de funcoes para implementacao da fatoracao nao negativa de matrizes
Dependencies: numpy, math, systems_qr.py
Description: biblioteca de funcoes para implementacao da fatoracao QR de matrizes
Dependencies: numpy, math, rot_givens.py
Description: biblioteca de funcoes para implementacao da rotacao de givens de matrizes
Dependencies: numpy, math