Построение нейронной сети, которая принимает созданный вектор признаков - PullRequest
0 голосов
/ 21 июня 2019

Чтобы быть более точным. Допустим, у меня уже есть вектор, который представляет что-то (слово, объект, изображение ...) и что я не могу изменить способ, которым я его получаю. Я хотел бы создать NN без слоя встраивания и объединения, и мне интересно, поддерживает ли тензорный поток такой подход.

Допустим, мой вектор состоит из 10 объектов (10 чисел с плавающей запятой). Для каждого вектора у меня также есть метка, скажем, есть 3 метки на выбор.

То, что я (борюсь / пытаюсь) сделать, это это. Я хотел бы поместить этот вид векторного ввода в плотный слой керас с активацией relu и 10 нейронами (возможно, стеком 2 или 3), а затем в качестве последнего слоя использовать активацию сигмоида с 3 выходными нейронами.

Затем поместите ярлыки на 40 (?) Эпох и т. Д. ...

Мой главный вопрос - это хорошо. Я еще не закончил код, и, возможно, я спрашиваю об этом немного раньше, но тем не менее. Это как подходить к этому или вы построите модель из слоя внедрения и не будете использовать уже созданные векторы?

1 Ответ

1 голос
/ 21 июня 2019

Действительно, это возможно.

Один из способов сделать это - создать генераторную функцию, дающую векторы (которые будут представлять ваше векторное представление, какими бы они ни были), которые вы хотите передать в сеть.Затем создайте набор данных TensorFlow, вызвав tf.data.Dataset.from_generator.

Тогда модель, вероятно, будет просто Sequential плотных слоев.

...