輸出層神經元數

Question

我是新來的人工神經網絡，但請幫我解決這個問題？

我想實現一個用於字符識別的人工神經網絡（使用MLP和SNN），我需要在輸出層中具有與需要識別的字符數相同數量的神經元。例如，如果我希望我的網絡能夠識別大寫字母，小寫字母和數字，我是否需要在輸出層中具有26 + 26 + 10個神經元。

如果我必須識別Unicode字符集中的所有字符，那麼我需要輸出層中有多少個神經元。

是否有任何方法（動態閾值）來減少此數字或動態添加輸出層中的神經元？

請儘可能提供研究論文的鏈接。 謝謝。

Answer 1

不，您不需要輸出層大小來匹配類的數量。

我認爲你需要了解的是輸出層的輸出僅僅是網絡輸入的表示。這就是說，你可以有任何你想要的輸出圖層。如果你想要一個反映你的類的編碼，減少圖層中節點數量的最簡單的方法是使用二進制編碼。

示例：使用8個節點8類（每個類1個節點）代替時，可以使用3個神經元：
0級是輸出0-0-0
第1類是輸出0-0- 1
...
第7類是輸出1-1-1

我覺得你的想法。當然，你可以使用不僅二進制，但字面上任何編碼方法你可以想到（或谷歌）。