Úkol: rozpoznávání jednoduchých symbolických obrazců

       Pro jednoduchost je zvolená sada 9 základních symbolů které jsou umístěné v bodové matice 3 x 3. Úkol je vytvořit program, který by je od sebe rozpoznal a navíc získat poznatky o vyhodnocení při předložení jiného (podobného) obrazového symbolu. Program v podobě umělé neuronové sítě je vytvořen ve "Scratch". Vlastní program je poměrně rozsáhlý, takže není uveden v příspěvku. Důvod volby jazyka je i ověření, zda lze v něm vytvářet i náročnější úkoly. 

     Učení sítě je s učitelem, pomoci následujících 9 symbolů:   

     Po naučení sítě,  tj. pro každý vstup existuje jednoznačný výstup (vzoru 1 náleží výstup 1, vzoru 2 náleží výstup 2,  atd.,), následovalo ověřování. Pro ověřování byla základní sada obrazců rozšířena o 11 podobných.

Výsledky po ověření: 

Číslo výstupu, po předložení symbolu ze základní sady odpovídá jednoznačně stejnému číslu vstupu.  

Číslo výstupu po předložení nového symbolu (jiný než při učení), uvádí tabulka:

   Symbol -   10     11     12     13     14     15     16      17      18      19      20

   Výstup  -     2       3       6       4       6       6        4       2        8        9        9

    Z tabulky je vidět, že k novému symbolu je přiřazen výstup který odpovídá blízce podobnému z naučených vzorů. Konkrétně je to vidět v seznamu vzdáleností, kde pro vstupní symbol 17 je určen výstup 2, (minimální vzdálenost přísluší pro neuron číslo 2). Způsob přiřazování je určen vnitřním nastavením parametrů neuronové sítě během učení.