Многие рекомендуют в даных целях использовать нейронные сети, и мой выбор пал на библиотеку FANN, только вот толковых примеров использования, кроме того что на официальном сайте с xor, найти не могу.
- есть изображение размером 18*24(черно-белое) == 432 пикселя, на изображении 1 символ для распознавания;
- нашел небольшой пример создания и обучения сети:
from pyfann import libfann
num_input = 432
num_output = 10
num_layers = 3
num_neurons_hidden = 144
desired_error = 0.00006
max_epochs = 50000
epochs_between_reports = 1000
ann = libfann.neural_net()
ann.create_standard(num_layers, num_input, num_neurons_hidden, num_output)
ann.set_activation_function_hidden(libfann.SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE)
ann.set_activation_function_output(libfann.SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE)
ann.train_on_file('samples.txt', max_epochs, epochs_between_reports, desired_error)
ann.save('fann.data')
ann.destroy()
Ума не приложу как в даном случае должен выглядеть обучающий файл ‘samples.txt’
Очень прошу - помогите разобраться.