Новая быстрая сеть — рисовать и распознавать →
Отдельная гибридная IF-модель, 98,30% на MNIST test; старый эксперимент ниже сохранён.
Как сеть mnist-learn на нейронах AltAI узнаёт цифру. Картинка превращается в спайки, 784 пикселя заряжают входные нейроны, и первая колонка, дошедшая до порога, голосует за свою цифру.
Рисунок уменьшается до 28×28 и перерисовывается тонкой линией, как в MNIST: размер и толщина вашего штриха не важны.
Тестовые картинки MNISTШаги 0–9: пиксели шлют спайки, яркий чаще. Шаги 10–14: тишина.
Каждый квадрат — веса одного нейрона колонки к 784 пикселям. Оранжевое возбуждает нейрон, синее тормозит. В исходной сети все нейроны колонки одинаковые; с разбросом стартовых весов каждый учит свой вариант написания.
Строка — верная цифра, столбец — ответ сети, «–» — сеть промолчала. Диагональ — верные ответы. Посчитано симулятором с теми же весами и порогами, что в KNP (расхождение с KNP около 0,1%).