Оценить сложность нейронной сети для задачи
От: 0K Ниоткуда  
Дата: 30.08.11 22:09
Оценка: :)
Глубоко нейронные сети не изучал, но чисто философский интерес пробудился.

Возьмем сложную каптчу (допустим, какая есть у Google). Известно, что нейронная сеть в нашем мозгу ее распознает практически в 95% случаев.

Теперь давайте поставим эту же задачу перед искусственной нейронной сетью: создать сеть, которую можно обучить распознавать картинки целиком (а не отдельных элементов). Кто-то говорил, что устройство нейронной сети мозга хорошо изучено, по этому, по идее, проблем быть не должно.

Итак, имеем:

1. Картинка 5 символов 200 * 70 пикселов.
2. Могут быть 26 букв алфавита.
3. Буквы наклонены и сливаются.
4. Размер все время разный.

Пример картинки: https://www.google.com/accounts/newaccount

Нужно:

1. Распознавать картинку целиком с помощью нейронной сети (то есть 26*5 = 130 выходов). Подчеркну, что нужно распознать все символы картинки, а не по одному.
2. Добиться точности аналогичной сети в нашем разуме: то есть около 95% угадываний.

И вопрос:

Как определить нужное количество нейронов и связей между ними для этой сети? В каких пределах нужное количество нейронов? Понятно, что оно будет больше 14130 (количество входов + количество выходов). Но насколько?

Ну и практический вопрос: почему мы не можем сделать такую сеть (то есть чтобы она реально работала с такими показателями)?
 
Подождите ...
Wait...
Пока на собственное сообщение не было ответов, его можно удалить.