Здравствуйте, Аноним, Вы писали:

А>Привет!
Привет, тезка!

А>А не подскажет ли кто-нибудь, какова в среднем трудоёмкость алгоритма распознавания чего-либо с помощью нейронной сети? Например, если мы распознаём объекты на полноцветном растре. Зависит она от количества слоёв в сети? Как?

Обученная нейронная сеть обратного распространения при распознавании одного образа каждый нейрон запускает один раз за сравнение. При этом каждый нейрон обшаривает все приходящие (или исходящие) связи... Итого N*E*C1+N*C2, где N — нейронов, E-среднее число связей, C1 — время на расчет нейрона, C2 — время на обсчет связей.

И на обратном пути чуть побольше, если сеть продолжает обучаться (другие C1 и C2).

Пусть один нейрон считается за 500 тактов пня 500-го, тогда их может обработаться 1e6 в секунду. Если 20 кадров/сек, то ты смело можешь поставить 50000 нейронов.

Или я тебя неправильно понял?

А вообще, лучше мерить трудоемкость алгоритма в ваттах на один нейрон.
Комп твой потребляет как минимум 50 ватт.
Если нейронов миллион в секунду, то получаем 5e-4 Вт/нейрон, при миллионе нейронов, и 1e-3 Вт/нейрон при 50000 нейронах и 20 герцах.

У человека пусть 1e10 нейронов, мощность мозга — 10 Вт. Итого 1e-9 Вт/нейрон. А кадров явно больше 20...

А вы тут "компьютеры образы распознавать будут..."