Siec neuronowa - podstawy

Witam,
Niestety czas nagli, czytam wiele stron, tutoriali, ksiazek i nie bardzo wiem jak zabrac sie do rozwiazania jednego (wydaje sie ze bardzo prostego) problemu.
Otoz :

• wejsciem jest matryca 4x4 z elementami swiatloczulymi dajacymi wartosci 0-1024 zaleznie od natezenia swiatka
• wzorzec przedmiotu ustalany jest w programie przez zaznaczenie odpowiednich pol
• komunikacja z matrycja via RS232 (to juz opracowane)
  I teraz problem - program ma rozpoznawac czy przedmiot ktory znajduje sie nad matryca odpowiada wzorcowi czy tez nie. Wiem ze na wejsciu musi byc 16 neuronow, na wyjsciu 1. Podejrzewam ze musi byc jeszcze jedna warstwa ukryta, ale nie dam glowy.
  Skad wziazc wagi dla poszczegolnych neuronow ? (musza wynikac jakos z zadanego wzorca, siec nie powinna sie uczyc, tylko byc nauczona po zadaniu wzorca)
  Ile neuronow musi zawierac dodatkowa warstwa ukryta ?
  Jakies inne pomysly ? :)
  Bede wdzieczny za kazda pomoc.

Poczytaj o sieci Hopfielda, sa proste wzorki do wyliczania wag, jak i bardziej skomplikowane :)

Tak... czytam i czytam :) i jakos nie widze odniesienia teorii do praktyki :(

No jak nie ma odniesienia?

Najprostsza siec Hopfielda dziala tak, ze wyliczasz wagi na podstawie wzorca, nastepnie podajesz na wejscie probke i na wyjsciu dostajesz wzorzec(podobne) albo jego negatyw(niepodobne). Tu masz przyklad http://home.agh.edu.pl/~vlsi/AI/hopf/hopfield_pl.html

Czyli na dobra sprawe wystarczy Ci sprawdzic czy na wyjsciu dostales wzorzec czy nie, wtedy bedziesz wiedzial czy siec rozpoznala wzorzec.