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저는 기계 학습에 익숙하며 도움을 구합니다.횃불 - 신경망에 입력 및 출력 크기가 큽니다
참조 : 발가 0이 존재하지 않는 = 경우 [val1과 val2만큼 ... 발 15]
, 1이 경우 나는 다음과 같이 예상 다음 값을 예측하기 위해 네트워크를 훈련하고 싶습니다 존재하지 않습니다.
입력 : [1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0]
출력 : [1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1] (마지막 두 값 표시)
그래서 내 신경 네트워크는 내가 예측의 종류를 할 수있는 더 좋은 방법이있을 것인지 알고 싶습니다 15 개 입력, 15 개 출력있을 것입니다. 내 데이터도 정규화가 필요합니까?
이제 문제는 15 가지 값이 없지만 실제로는 600'000입니다. 신경망이 그러한 큰 텐서를 처리 할 수 있습니까? 그리고 나는 숨겨진 층 단위에 대해 두 배의 숫자가 필요할 것이라고 들었습니다.
당신의 도움을 많이 주셔서 감사합니다, 기계 학습 전문가!
베스트
이 신경 네트워크의 개념에 대한 문제가되지 않습니다
Hello Prune, 답변 주셔서 감사합니다.나는 지금까지는 기계 학습 언어의 관점에서 아직 그 단계에 있지 않다.) 지금까지 토치를 사용했고 NN은 다음과 같다 : 순차 컨테이너 : 선형 (600K, 4HU) -> ReLu-> 선형 (4,600K) -> SoftMax. 학습 속도가 0.01이고 반복 횟수 (데이터 집합을 통과)는 100입니다. 또한 FC 네트워크 (순차적)입니다. 나는 CNN이 1D 순차 데이터가 아닌 이미지 프로세싱에 더 잘 적응할 것이라고 생각했습니다 ... 600 개의 채널과 1000 개의 기능을 사용하여 데이터를 어떻게 체계적으로 구성해야합니까? 다시 한 번 감사드립니다 – Hetana
"4HU"란 무엇입니까? 네 개의 뉴런으로 된 숨겨진 레이어가있는 것 같습니다. – Prune
예 네 뉴런, 숨겨진 단위 미안. 지금 SparseLinea를 사용하려고합니다. – Hetana