neural-network - ニューラル ネットワーク トレーニング用のデータセット

Question

人工ニューラルネットワークのさまざまなトレーニング方法をテストおよび比較するための比較的単純なデータセットを探しています。入力と出力のリストの入力形式 (0-1 に正規化) に変換するためにあまり前処理を必要としないデータが必要です。リンクを歓迎します。

Answer 1

https://archive.ics.uci.edu/mlは、カリフォルニア大学アーバイン校の機械学習データセットのリポジトリです。これは非常に優れたリソースであり、すべて CSV ファイルになっていると思います。

Answer 2

学習データとして sin 関数のような単純なものを試してみませんか? トレーニング方法を比較していて、ネットワークをトレーニングする目的はあまり気にしないので、トレーニング データを簡単に生成できるはずです。

sin(x) を使用してネットワークをトレーニングします。x は入力で、出力は関数の値です。あなたの場合の追加の利点は、結果の絶対値がすでに0〜1の範囲にあることです。他の数学関数でも同様に機能します。

Answer 3

トレーニング用の手書きデータベースとその他のデータベースを次に示します。

http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html

興味深い補足として、~roweis は妻と喧嘩した後、2010 年に自殺しました。

Answer 4

ANN を使用して OCR (光学式文字認識) を実行することで、学部生として ANN を学びました。これはいいユースケースだと思います。

2 ページのテキストをスキャンし、文字を抽出してトレーニング/テスト データセットを形成し (たとえば、8x8 ピクセルは 64 個の入力ノードにつながります)、データにラベルを付けます。ANN をトレーニングし、テスト データセットを使用してスコアを取得します。ネットワーク トポロジ/パラメータを変更し、ネットワークを調整して最高のスコアを取得します。