Поиск интересной темы от [закрытой] области нейронных сетей
Эти 16 контактов являются стандартным hd44780 соединением с 4 свободными выводами. Микросхема на рисунке - PCF8574T - версия пакета SO16.
Подключены только en, rw, rs, D4, D5, D6, D7 hd44780, поэтому для HD44780 достаточно использовать 4-контактный интерфейс. Распиновка 16-контактного разъема стандартна для hd44780, вы даже можете найти ее в вики . Первый контакт на изображении, которое вы разместили, находится справа, где находится дополнительная белая линия между контактами.
Поскольку я не мог найти точную схему устройства, реверс-инжиниринг не должен быть очень сложным, используя простую программу и измеритель напряжения. Или вы можете использовать этот сайт , чтобы узнать конфигурацию для класса LiquidCrystal_I2C lcd(0x27,2,1,0,4,5,6,7);. Я ожидаю, что числа 2,1,0,4,5,6,7 будут выводами на PCF8574T, поэтому можно создать таблицу:
HD44780 signal - pin number on PCF8574T
en - 2
rw - 1
rs - 0
and so on...
4 ответа
Код, применяющий нейронные сети к распознаванию текста.
Я думаю, что понятие распознавания текста интересно и понятно.
Изучите свою нейронную сеть синусоидальная волна. Это просто. Вам только нужны 4 нейрона. И веса ясно покажут, как это работает. Это был пример, который заставил его нажать для меня.
Раздел "Real life applications" (английской) статьи Wikipedia об "Искусственных нейронных сетях" перечисляет некоторые (довольно общие) приложения нейронных сетей.
Интересная книга Toby Segaran, "Программирующая Коллективный разум", содержит простой пример нейронной сети для изучения уместности результатов поиска. Он предлагает код из книги, бесплатной на его сайте.
Нейронная сеть находится в коде chapter4. Не уверенный, если Вы могли бы выяснить код без текста - если бы Вы не возражаете тратить немного денег, книга, конечно, не причинила бы боль.