Распознавание образов с использованием нейронных сетей - PullRequest
0 голосов
/ 13 июня 2018

Я хочу разработать нейронную сеть, которая может использоваться для распознавания образов вместо традиционной классификации.Могу ли я построить такую ​​нейронную сеть, которая может генерировать шаблон в качестве выхода?Кроме того, как бороться с текстовыми наборами данных в случае нейронных сетей?

1 Ответ

0 голосов
/ 13 июня 2018

Ваш вопрос не является конкретным, поэтому ответом на ваш вопрос может быть книга, в любом случае, да, вы можете построить сеть, которая может генерировать шаблон

, если вы хотите сгенерировать шаблон в выводе что-то вроде вашеговходные данные, вы можете использовать архитектуру типа авто-кодировщика. этот тип архитектуры пытается создать выходной сигнал, подобный тому, который размещен на входе, поэтому для обучения сетей такого типа ваша функция потерь - это разница / расстояние между сгенерированным шаблоном и шаблоном ввода, исеть пытается минимизировать эту потерю

, если ваш желаемый выход отличается от вашего входа, вы все равно можете использовать автоматический кодировщик, вы обучаете сеть таким же образом и помещаете желаемый выход между ними, тогда вы можете получить то, что хотите

Существует целая куча этих архитектур, таких как GAN, любая порождающая модель будет служить вашему делу, для начала вы можете начать с книги Хайкина или с этого замечательного сайта

и о тексте, и о том, как генерировать текстовый шаблонСначала вы должны выбрать представление для вашего входного текста, например матрицу встраивания, затем передать его в свою сеть и обучить его, поскольку обычно используется последовательная модель генерации текста (например, LSTM, ..)

...