В программе используется алгоритм обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети. Входные изображения преобразуются до размера 10 на 10 пикселей для формирования векторов данных фиксированной размерности 100. Значения элементов векторов данных имеют значения от -0.5 до 0.5. Для этого изображения преобразуются в черно белые с интервалом значений серых цветов [0, 255]. В качестве активационной функции используется антисимметричная сигмоидальная функция с интервалом значений [-1, 1]. Логика работы: Загрузить всю обучающую выборку, добавить названия для классов изображений, сопоставить классы и исходные изображения, выбрав соответствующие пункты в списках и нажать сопоставить. Для одного класса может быть несколько представителей из обучающей выборки. Нажать "Обучение". Когда обучение завершилось загрузить изображение для распознавания.
Скриншот программы: