神经网络训练图像，以使其unicode作为输出python

Question

我有一个角色的形象。我想创建一个神经网络，以便它将线性像素数组作为输入并生成字符的Unicode，以便我可以将它与该字符的实际Unicode进行比较。我尝试使用pybrain，但无法编写可生成Unicode的代码。这些是我将用于神经网络的参数：

•学习率= 150

•Sigmoid Slope = 0.026

•体重偏差= 30

•时期数= 300（最大值）

•平均误差阈值= 0.0002

我正在考虑以下算法：

1. 根据指定的拓扑形成网络 参数
2. 使用随机值初始化权重 指定的±重量偏差值。[7]
3. 加载训练器设置文件（输入图像和所需文件） 输出文字）
4. 分析输入图像并映射所有检测到的符号 线性数组
5. 从文件中读取所需的输出文本并转换每个文本 字符到要存储的二进制Unicode值 分别
每个角色
6. ： 一个。计算前馈的输出 网络 湾与期望的输出进行比较 对应于符号和计算 错误 C。反向传播每个链接的错误 调整重量
7. 移动到下一个字符并重复步骤6直到全部 访问角色
8. 计算所有字符的平均错误
9. 重复步骤6和8，直到指定的数量为止 时代 一个。是否达到了错误阈值？如果是这样中止 迭代 湾如果没有继续迭代

在步骤6，我无法生成unicode作为神经网络的输出。 请帮忙