Выбор нейронной сети, распознавание текста.

[Kostia]

Доказано было, что однослойный песептрон не может вычислить функцию "ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ". С XOR он справляется легко.

Извините, но XOR, исключающее или, сложение по модулю 2 - есть одно и тоже.
Подробно разобранный пример решения xor можно посмотреть тут:
http://www.aiportal.ru/articles/neur...ision-xor.html

1) Сверточная.
2) Обратного распространения.

1. Сети свертки это частный случай многослойного персептрона и легко обучается с помощью обратного распространения ошибки. А метод оптимизации можно выбрать "метод сопряженных градиентов", лучший из известных мне методов первого порядка. Подробнее у Хайкина(конец четвертой главы, если память не изменяет)
2. Что вы имели ввиду?

Про то какие подходы используют Fine Reader и CuneiForm читайте у Ясницкого, которого указывал выше.

[Любопытный человек]

Что вы имели ввиду?

Ошибся, "рециркуляционная нейронная сеть" http://habrahabr.ru/post/130581/, а по незнанию назвал алгоритм.

И так, что же выбрать? Произошло разделение на 2 фронта: алгоритмы и нейронные сети. Право, я не знаю чей путь избрать.

Уточните, пожалуйста, что же изначально выбрать, учитывая, что темой увлекся совсем недавно, знаний мало. Есть большое желание и интерес, но использовать сложный для данного случая путь, если оно того не стоит, не хотелось бы.

Если имеет значение:
1) Проектом планирую заниматься серьезно.
2) Возможно дальнейшее(в далеком будущем) развитие(распознавание с фотографий\рукописный ввод\различные шрифты).

Главное стартануть, а там своим ходом попру. Т.к.

Для распознавания простых изображений типа букв есть вариант точек.

, то, допустим, начать с алгоритмов, постепенно усложняя их. А когда понадобиться распознавание с фотографии, сделать реализацию с нейронками, уже имея какой-то опыт.

[Utkin]

Да я не прав - это однослойный персептрон не умеет решать XOR, приношу свои извинения.