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c++ - 从异或神经网络到图像识别

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 02:15:05 25 4
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我有一个基本的 XOR 训练神经网络,可以正确使用以下结构。 2 个输入、2 个隐藏节点和 1 个输出。我想将其扩展到具有 NxN 个输入、M 个隐藏节点和 O 个输出的灰度图像识别。

我的问题是,相同的基础理论是否/是否适用于具有 NxN 浮点输入值 0.0 和 1.0 之间的网络,该网络用于与用于异或网络,还是涉及更多步骤?

最佳答案

假设您想要创建一个经典网络 - 一切都完全相同,只需将您的图像矢量化 - 这意味着它不是真正的 NxN 矩阵,而是 N^2 值介于 0 和 1 之间的长 vector 。

关于c++ - 从异或神经网络到图像识别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34251021/

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