Discussion :

[oniric]

(re) bonjour,

je suis entrain de realiser un reseau de neurones de type mlp ( multi layer perceptron) pour apprendre a reconnaitre des caracteres dans un OCR.

Je cherche combien de neurones je met sur la couche cache ainsi que les coef d'apprentissage et d'inertie ( j'espere que je suis clair lol cf wikipedia fr)

je cherche aussi cb d'iteration sont necessaire pour lui faire apprendre les 26 caracteres de l'alphabet! lol

pour le moment j'ai 32 *32 neurones d'entrees ( une matrice qui represente les pixels de ma lettre), "x" neurones caches et 26 neurones de sorties.

existe t il des formules pour connaitre ces chiffres ?

au final je compte lui faire apprendre les majuscules, les miniscules, la ponctuation et les chiffres et peut etre les caracteres accentues !

merci d'avance de votre aide,

Oniric.

[progfou]

Je crois que avoir lu que seule l'expérimentation permettait d'estimer le nombre de neurones cachés.

[oniric]

de meme, mais quelqu'un ayant deja traite le meme genre de probleme a peut etre une idee de valeurs ou un ordre de grandeur, car la j'y vais au pif... et il y a tellement de variable que je sais pas quoi changer pour ameliorer/aggraver la chose lol

[Matthieu Brucher]

L'espace intermédiaire peut être vu comme un espace de projection. Donc dans ton cas, tes images devraient toutes êtres des lettres, donc compression maximale à 26, ce qui fait un espace de dimension 5. Essaie une fois comme ça, et augmente le nombre de neurones intermédiaires au cas où. Dépasser les 26 est, à mon avis, inutile.