Нейронная сеть, распознавание образов

[user88]

Как можно хорошо реализовать распознавание символов для картинки, размером, например 50х50?
Необязательно, чтобы работал очень быстро или сверхточно, хорошо бы по обоим критериям получить удовлетворительные результаты.
Это обычно реализуется многослойным персептроном?
1) Сколько слоёв по сколько нейронов использовать?
2) Что даёт использование нескольких слоёв в распознавании образов? На примере xor понятно, что без второго слоя задача не решается, а что дают дополнительные слои при распознавании образов?
3) Как выход выражает результат? Допустим, для 10 цифр, вроде бы достаточно 4 бит, но может из-за того что некоторые биты принимают значение 1 чаще при выражении 10 цифр в двоичной системе, лучше сделать 10 нейронов, один из которых будет в ответе 1, остальные 0? Также непонятно, что делать с тем, что выход нейрона крайнего слоя не обязан быть целым числом?

[Pavia]

Цитата:

Как можно хорошо реализовать распознавание символов для картинки, размером, например 50х50?

Думаю стоит начать с теории распознавания.

Цитата:

Это обычно реализуется многослойным персептроном?

Нет. Есть много методов. К примеру корреляционные нейронные сети.

Цитата:

1) Сколько слоёв по сколько нейронов использовать?

Входные по числу признаков потом оптимизируешь. Выходные лучше по числу алфавита.

Цитата:

2) Что даёт использование нескольких слоёв в распознавании образов? На примере xor понятно, что без второго слоя задача не решается, а что дают дополнительные слои при распознавании образов?

Если свести НС к матричной системе уравнению, то нечего не дают.

Цитата:

3) Как выход выражает результат? Допустим, для 10 цифр, вроде бы достаточно 4 бит, но может из-за того что некоторые биты принимают значение 1 чаще при выражении 10 цифр в двоичной системе, лучше сделать 10 нейронов, один из которых будет в ответе 1, остальные 0?

Лучше 10 тогда коэффициенты получаются независимыми их обучать проще.

Цитата:

Также непонятно, что делать с тем, что выход нейрона крайнего слоя не обязан быть целым числом?

Вроде везде написано, что порог берётся.

[profrotter]

user88 в сообщении #605786 писал(а):

Сколько слоёв по сколько нейронов использовать?

Если рассматривать распознавание без наличия помех или когда присутствует помеха в виде белого гауссова шума, то задача вполне решаема на бумажке без обучения сети, разумеется после того, как будет задан критерий оптимальности и конкретизирована задача. Вот ваша картинка 50х50 цветная или чёрно-белая? Если чёрно-белая сколько имеется градаций яркости?

[tsvigo]

Очень просто. Сначала надо выяснить как реальная нейронная сеть в мозге работает.

[Integrall]

Pavia в сообщении #605825 писал(а):

Думаю стоит начать с теории распознавания.

подкинте пожайлуста источник, желательно на русском. Заранее спосибо!

[valtih1978]

http://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть_Хопфилда

Эта вроде однослойная и обучать её не надо в отличае от отсальных. Я на маленьком примере пробывал - работает

Я бы на вашем месте сразу софт начал искать одновременно с получанием образования

[kanita]

Чтобы ответить на этот вопрос нужно разобраться в Вашем алгоритме, но только по коду сделать это непросто (о чем свидетельствует отсутсвие откликов здесь,