слышал както про нейронные сети, которые советуют на форумах испольовать для распознания капч, прогнозирования чего либо, самостоятельного обучения программы какому либо алгоритму и т.д. в общем я так понял это саомообучающийся код или некое подобие человеческого мозга. хотелось бы узнать поподробней, что это, как работает и с чем его едят? в гугле нашел только готовые решения нейронных сетей. прошу рассказать вкратце про это либо дать ссылки на статьи...
сам думал заняться нейронными сетями. Есть куча книг по ним. Там описываются стуктуы нейронных сетей. Смысл нейронной сети в том что, она (на входе) принимает какое-либо значение, сравнивает с определенным кол-вом значений, подбирает наиболее схожее, и переходит к следующему этапу, обрабатывает. И так получается это значение проходит через цепочку различных вариантов решения данной задачи, в которой сама нейронная сеть пытается на выходе, выдать значение, которое наиболее соответствует входящему значению. На примере взять ту же капчу, идет парсинг изображения по пикселям. Далее полученные пиксели, она "выбирает" "строит" алгоритм по которому вырезать эти буквы, по заранее полученным результатам работы. Далее каждый набор пикселей(символ) обрабатывает, на сходство по параметрам углов, структуре размещения пикселей и т.д. И находит наиболее схожий вариант. То есть к примеру берет структуру данного символа и измеряет углы от каждой конечной точки к другой(без пересечения через структуру) далее идет составление карты таких углов и происходит сравнивание с картами других символов. Но тут во многих символах углы повторяются и поэтому, в принцип функционала входит, то, что она находит такую последовательность соответствия этих углов, за счет чего выводится определенное процентное соотношение соответствия одного символа к другому. Так же возможно несколько результатов работы нейронной сети. Все зависит от качества алгоритма выборки материала, качества "обучения" и эффективности различных фильтров. На хабре есть пару хороших статей по этому + на кодпроекте есть неплохие исходники.
