Подача данных матрицы нейронной сети в качестве входных данных

Question

У меня есть прецедент для нейронных сетей, которые должны принимать несколько матриц в качестве входных данных и создавать в качестве выходных несколько матриц. Эта ситуация возникает из-за химии. Важным фактом здесь является то, что матрица выражает информацию о смежности, поэтому структура должна каким-то образом поддерживаться.

Обычно для XOR и т. Д. Вы подаете одно значение для каждого входного нейрона. Как бы вы разрушили матрицу для ее подачи, сохраняя матричную структуру?

Answer 1

Имейте столько же входных нейронов, сколько общее число элементов во всех ваших входных матрицах. Итак, если у вас есть m входные матрицы с n элементов каждый, просто есть m X n нейроны. То же самое касается выходных нейронов. Имейте столько выходных нейронов, сколько элементов выходных итоговых матриц. До тех пор, пока в ваших данных будут шаблоны, можно ожидать, что сеть узнает их с достаточным количеством обучения. Даже если ваш ввод и вывод не имеют четкой структуры, как вы этого хотите.

Answer 2

Для сохранения информации о смежности вы должны использовать сверточную нейронную сеть (CNN). См. this article для введения.