Надоело платить за капчу.
За основу взята простая сеть FANN
2 дня мучений и простенькая нейронная сеть готова
Итак, для тех, кто впервые слышит словосочетание «нейронная сеть», предлагаю воспринимать нейронную сеть в качестве взвешенного направленного графа, узлы ( нейроны ) которого расположены слоями
Сразу хочу оговориться, что не являюсь экспертом в области нейронных сетей, поэтому жду от Вас конструктивной критики, замечаний и дополнений.
Как и в случае с большинством нейронных сетей, наша цель состоит в обучении сети таким образом, чтобы достичь баланса между способностью сети давать верный отклик на входные данные, использовавшиеся в процессе обучения ( запоминания ), и способностью выдавать правильные результаты в ответ на входные данные, схожие, но неидентичные тем, что были использованы при обучении ( принцип обобщения). Обучение сети методом обратного распространения ошибки включает в себя три этапа: подачу на вход данных, с последующим распространением данных в направлении выходов, вычисление и обратное распространение соответствующей ошибки и корректировку весов.
имеем на входе
такого вида
На выходе ---
wvphnh
Также и имеем на входе
На выходе ---hoi polloi
Пока что шанс определения около 60%
время разгадывания до 2-3 секунд
связанно с буквами i l j
обучал только на маленьких буквах
для первой капчи подобрать очистку сложновато
Сейчас пока еше тестирую
