MNIST database: differenze tra le versioni
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La '''base di dati MNIST''' (''modified [[National Institute of Standards and Technology]] database'') è una vasta [[base di dati]] di cifre scritte a mano che è comunemente impiegata come [[Training set|insieme di addestramento]] in vari sistemi per l'[[Elaborazione digitale delle immagini|elaborazione delle immagini]]<ref>{{cita web|url=http://www.vision-systems.com/articles/print/volume-9/issue-9/technology-trends/software/support-vector-machines-speed-pattern-recognition.html|titolo=Support vector machines speed pattern recognition - Vision Systems Design|sito=Vision Systems Design|lingua=en|accesso=17 agosto 2013}}</ref><ref>{{cita web|url=http://cis.jhu.edu/~sachin/digit/digit.html|titolo=Handwritten digit database|autore=Sachin Gangaputra|lingua=en|accesso=17 agosto 2013}}</ref>. La base di dati è anche impiegata come insieme di addestramento e di [[Test set|test]] nel campo dell'[[apprendimento automatico]]<ref>{{cita web|autore=Qiao Yu|titolo=THE MNIST DATABASE of handwritten digits|url=http://www.gavo.t.u-tokyo.ac.jp/~qiao/database.html|accesso=18 agosto 2013|lingua=en|data=2007|dataarchivio=11 febbraio 2018|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20180211153301/http://www.gavo.t.u-tokyo.ac.jp/~qiao/database.html|urlmorto=sì}}</ref><ref>{{cita pubblicazione|autore=John C. Platt|titolo=Using analytic QP and sparseness to speed training of support vector machines|rivista=Advances in Neural Information Processing Systems|anno=1999|pp=
La base di dati è stata creata rimescolando le immagini presenti nell'[https://www.nist.gov/srd/upload/nistsd19.pdf insieme di dati del NIST].
[[File:MnistExamples.png|alt=MNIST sample images.|thumb|Un esempio dei dati di test del MNIST]]
La base di dati MNIST contiene {{formatnum:60000}} immagini di addestramento e {{formatnum:10000}} immagini di test<ref>{{cita pubblicazione|autore=Ernst Kussul|autore2=Tatiana Baidyk|titolo=Improved method of handwritten digit recognition tested on MNIST database|rivista=Image and Vision Computing|anno=2004|volume=22|numero=12|pp=
Diversi lavori riportati su [[Pubblicazione scientifica|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 [[Rete neurale convoluzionale|reti neurali convoluzionali]], viene riportato un tasso di errore dello 0,23 %<ref name="Multideep">{{cita libro|cognome=Cires¸an|nome=Dan|autore2=Ueli Meier |autore3=Jürgen Schmidhuber |titolo=Multi-column deep neural networks for image classification|rivista=2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition|anno=2012|pp=
== L'insieme dei dati ==
Le immagini presenti nella base di dati sono la combinazione di due basi di dati nel NIST: lo ''Special Database 1'' e lo ''Special Database 3'', che sono costituiti rispettivamente da cifre scritte a mano da studenti delle [[High school|scuole superiori]] e da impiegati dell'[[Ufficio del censimento degli Stati Uniti d'America|ufficio censimento]]<ref name="LeCun" />.
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