Нейронная сеть для распознавания образов

Я хочу, чтобы вы помогли мне выяснить, с какой проблемой я имею дело (распознавание образов или прогнозирование временных рядов), и найти лучшую архитектуру NN, подходящую для этой проблемы.

В моей задаче у меня есть много конечных наборов двумерных данных (обучающих наборов). Пусть N будет размером набора данных, который я хочу вычислить с использованием NN. Я хочу, чтобы моя NN изучила эти данные и, передав ей первые m данных из набора данных, она предоставила мне оставшиеся N-m данных.

Я думаю, что это скорее проблема распознавания образов, так что какая архитектура NN лучше всего подходит для этого типа.

Спасибо.


neural-network encog
person Tarik Mokafih    schedule 12.07.2013    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Насколько я понял, у вас есть набор данных с N строками. И вы хотите обучить свою сеть, используя первые M строк. И затем вы хотите, чтобы ваша сеть предсказывала остальные N-M строк.

Обычно мы делаем такие вещи в прогнозировании (прогнозирование таймсерий). Мы обучаем нашу модель на исторических данных и пытаемся предсказать будущие значения.

Итак, в вашем случае верхние M строк могут быть обучающими данными на этапе обучения. А на этапе оценки точности модели будущие значения могут быть вашими N-M строками.

Как правило, повторяющиеся сети лучше всего подходят для временных данных, поскольку они могут обрабатывать упорядоченные данные. ENCOG также предоставляет специальный набор данных для временных данных, и вы можете использовать их для решения своей задачи.

person Abhishek Kumar    schedule 04.12.2013