2012-07-04 127 views

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我猜你的神經網絡是2D的,隨後你的輸入是1D,這意味着你將不得不給出一個向量。在你的情況下,後者將是n²大小。

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感謝您的幫助。但我有100個訓練輸入,每個都包含13 * 13矩陣。因此每個訓練實例都有兩個維度(13 * 13)。這意味着我的輸入是1 * 100的單元格,每個100是13 * 13的矩陣。如果你有幫助,我會很感激。問候 –

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只是串起整個輸入作爲一個一維數組:

input_vec = reshape(input_mat, length(input_mat)^2, 1); % assuming your input_mat is square 

因此而不是一個10×10(或其他)矩陣輸入到你的網絡,你將有一個100X1向量被輸入。然後在這個矢量上訓練你的網絡。這種方法通常用於教科書字符識別網絡,例如讀取the section titled The MNIST Data in this tutorial