データセットを自動的にいくつかのクラスに分類したいと考えています。記述子をコーディングせずにニューラルネットをトレーニングすることは可能ですか?
固定サイズの写真のセットを分類しています。ただし、それらの一連の記述子を実際に書きたいわけではありません。少しの労力で自分のセットを分類できる方法はありますか?
大規模なデータセットがあり、分類するクラスは 7 ～ 8 個しかありません。
途中でいくつかのサンプルコードを引っ掛けることができれば、私は非常に幸せです:)
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ニューラルネットワークには非常に幅広いクラスがあります。あなたがしていることについては、教師なし学習に基づいたものを探したいと思うでしょう。通常、これらはヘッブの法則に基づいています。
あなたの場合、競争力のある学習が適していると思うかもしれません。基本的に、クラスごとに出力ニューロンを設定し（つまり、期待する7〜8）、特定の入力パターンに対して最もアクティブになるように重みを強化します。これにより、クラスタリングが発生します。類似した入力パターンは同じ出力ニューロンをアクティブにし、それらの接続を強化し、ニューロンを異なるクラスに特化させます。
于 2013-02-11T14:40:47.280 に答える