如何将特征块深度复制到向量中？
将特征块深度复制到向量中可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经获取到了特征块和向量的数据。
- 特征块是指从原始数据中提取出的一部分特征信息，可以是图像、音频、视频等数据的某个区域或特定属性。
- 向量是一种数据结构，用于存储和表示特征信息。在深度学习中，通常使用向量来表示特征。
- 深度复制是指将特征块的数据完整地复制到向量中，使得向量中的数据与特征块的数据一致。
- 在实现深度复制时，可以使用编程语言中提供的数组或列表等数据结构来存储特征块和向量的数据。
- 首先，创建一个与特征块大小相同的空向量。
- 然后，将特征块中的每个元素逐个复制到向量中对应的位置。
- 最后，得到的向量即为特征块的深度复制结果。
特征块的深度复制在计算机视觉、音频处理、自然语言处理等领域都有广泛的应用。它可以用于图像识别、目标检测、语音识别、情感分析等任务中。
腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，包括云服务器、人工智能平台、图像识别、语音识别等。你可以通过访问腾讯云的官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多相关信息。
相关·内容
我是Matlab中图像处理的新手，现在我正在使用Matlab统计工具箱使用HMM进行字符识别。
我有一个输入图像宽度: 400，高度: 100，图像是二进制图像。我将每个输入图像分成10个水平块。在每个块中，我计算图像的密度。因此，在每幅图像中，我可以获得10个特征向量。
假设F是图像的特征向量
F=26 55 74 123 186 260 258 75 43 21
我的问题是如何将特征向量转换为hmm序列，以便我可以通过hmmtrain命令使用它。在我的例子中，发射矩阵是什么？
在问这个问题之前，我已经看过的类似示例。但是，我还是不明白。
浏览 1提问于2013-02-18得票数 1
回答已采纳
1回答
多特征聚类
、、、
我想知道如何执行具有多个特征的聚类分析。例如，让我们考虑一下，我对每个对象都有一组功能(我有很多对象)。并且这些特征中的每一个都具有特定维度(特征A是n维的向量，特征B是m维的向量，依此类推)。
如何将所有对象的所有不同特征聚集在一起？
浏览 0提问于2014-04-08得票数 0
1回答
我有一个数据集
<table>
<tr><td>TEXT</td><td>TYPE</td></tr>
<tr><td>100% free cashback </td><td>spam</td></tr>
<tr><td>hello how are you </td><td>ham</td></tr>
<tr><td>click on thi
浏览 2提问于2020-05-31得票数 0
回答已采纳
1回答
我将使用Navneet Dalal、Bill Triggs和Cordelia Schmid于2006年提出的一种方法来检测物体(利用面向流和外观的直方图进行人类检测)。
在这种情况下，他们首先计算外观描述符使用HOG算法和运动描述符使用光流。然后，他们将这两个描述符组合在一起，得到我所理解的最终描述符。但我找不到他们是如何结合起来的。
所以我的问题是如何将外观和运动描述符结合起来得到最后的描述符。(我将使用更精简的支持向量机进行培训，并使用opencv实现)
浏览 3提问于2013-11-05得票数 2
回答已采纳
在OpenCV中，有一个CvSVM类，它接受一个样本矩阵来训练支持向量机。矩阵是2D的，样本在行中。
我创建了自己的方法来从视频提要中生成定向梯度(HOG)的直方图。为此，我创建了一个9通道矩阵来存储HOG，其中每个通道对应一个方向框。最后我得到了一个CV_32FC(9)类型的40x30矩阵。
也为这只猪做了一个可视化，它正在工作。
我不知道如何将这个矩阵输入OpenCV支持向量机，因为如果我将其展平，我不知道支持向量机如何从1D输入数据中学习9D超平面。
浏览 2提问于2011-07-15得票数 3
回答已采纳
1回答
用于分类的深度学习网络
、、、
我知道这是一个一般性的问题，但我想要一些反馈。因此，我有一个图像分类任务，我正在尝试用神经网络来解决这个问题。我已经有了我的特征向量。有3个显着的特征向量(2维空间中的点坐标)，每个特征向量可以属于三个类别。在这3个特性中，这些类是不同的。(例如，一个可以是“向上向下直的”，另一个可以是“圆形正方形三角形”)。这些被组合在6个输出类中的整体分类任务中(而不是像组合数量可能意味着的27个)。那么，问题是什么:深度学习网络/卷积网络是解决这个问题的好方法吗？或者你想要其他的？(我刚刚开始学习这些，还不能下定决心，所以我希望更有经验的用户能给我一些反馈)
浏览 2提问于2014-10-16得票数 2
2回答
I-向量与d-向量的区别
、、、
有人能解释一下i-向量和d-向量的区别吗？我只知道它们被广泛地应用于说话人/语音识别系统，它们是表示说话人信息的模板，但我不知道其中的主要区别。
浏览 1提问于2016-05-29得票数 10
1回答
根据，我可以将图像的HoG特性放入一个可以用于分类的numpy数组中，但是每个图像的HoG特征的数量是不同的。
例如，一个图像生成一个包含2080个元素的HoG特性数组，另一个则生成一个1744年数组，依此类推。
如何控制生成的HoG特性的数量？对于m个样本，我需要将一个大小为m的数组传递给机器学习算法，所以n必须是常数。令我惊讶的是，在提取HoG功能之前，我已经将所有图像的大小调整到了相同的大小，那么为什么要这样做呢？
浏览 3提问于2014-04-11得票数 1
4回答
关于Unet架构图片中的复制和裁剪箭头，我有一个问题：
我理解从合同和转移到昂贵路径的实现，但我不理解这些内部连接。复制和裁剪意味着什么?这种操作带来了什么好处？？这就像ResNet中的跳过连接吗？
浏览 2提问于2018-10-31得票数 2
2回答
我通过使用SIFT特征在opencv中实现词袋，以便对特定的数据集进行分类。到目前为止，我已经将描述符聚类并生成词汇表。据我所知，我必须训练SVM ..。但是我有一些问题，我真的对它们感到困惑。主要的问题是实现背后的概念，这些是我的问题：
1-当我提取特征然后创建词汇表时，我是否应该提取所有对象(假设5个对象)的特征并将它们放在一个文件中，这样我就可以将它们都放在一个包含所有单词的词汇表文件中？当我稍后进行分类时，我将如何将它们分开？
2-如何实现SVM？我知道openCV中使用的函数，但是如何使用呢？
3-我可以在MATLAB中做这些工作，我的意思是SVM训练的实现，但是有没有代码可以指导我
浏览 3提问于2012-07-23得票数 20
回答已采纳
1回答
我当时的印象是training data训练一个由图像特征组成的SVM，但是在之后，在这个例子中给SVM的training_mat只是img_mat平坦的一维。
所以我的问题是，当训练一个SVM时，你是一行行地给它完整的图像，还是detect和extract的特性，然后把它的Mat压成一维的？
浏览 2提问于2015-02-17得票数 2
回答已采纳
1回答
如何将字符串到矢量的映射复制到另一个映射。我正在做这个
Map<String,Vector<allocated>>map_to_input_copy=new HashMap<String,Vector<allocated>>();
Map<String,Vector<allocated>>map_to_output_copy=new HashMap<String,Vector<allocated>>();
map_to_input_copy.putAll(map_to_inputs);
map_to
浏览 1提问于2014-10-26得票数 0
1回答
我对ML非常陌生，所以我有一个非常基本的问题。如果有人帮我澄清，我会很感激的。
假设我有一组标记为否定和肯定的tweet。我想做一些情感分析。
我提取了三个基本特征：
情感图标感叹号强度词(非常，真的等等)。
如何将这些特性与支持向量机或其他ML算法结合使用？
换句话说，如何将提取的特征部署到SVM算法中？我正在使用python，并且已经知道如何运行支持向量机或其他算法，但我不知道提取的特征与它们在每个算法中的作用之间的关系！
基于一些专家的回答我更新了我的问题：
首先，我想感谢你的时间和有价值的解释。我想我的问题是解决…因此，按照您所说的，每个ML算法可能需要一些矢量化的特征，我应该找到一种
浏览 7提问于2020-01-22得票数 2
假设我有一个( n ) hermitian矩阵A，定义为(n )矩阵B的乘积，它是hermitian转置：
A= B*B‘
矩阵B是已知的，它不是结构化的，而且是正定的。
1)如何将矩阵A分解为u*u‘的乘积，其中u是长n的向量？
( 2)在不首先计算全矩阵A的情况下，可以直接从B计算u吗？
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我对信息检索( IR )任务的最新方法感兴趣，您有一个查询和一组文档，IR模型将为您提供最佳匹配的文档。
我研究过向量空间模型(tfidf-余弦相似)和LSA。
我也尝试过Wordnet，NER，模糊匹配等来提高精度。
现在，我想知道如何通过应用神经网络、字嵌入停止模型等来提高红外任务的准确性，获取更多的上下文/语义信息。
浏览 0提问于2016-12-02得票数 0
1回答
这个问题问的是一个系统，它有两个质量，每个质量连接两个弹簧，看起来像这样：
%s M1 %s M2 %s
外部弹簧具有弹簧常数kb，而内弹簧具有常数k。我写了一些代码来寻找系统的正常模式，我得到的频率是0.160，我非常确定这是正确的。然而，当我试图用线性代数解决同样的问题时，我得到了-1.2和-1.0的特征值。我也不太明白如何编写代码，因为到目前为止，我的运动方程不适合任何python代码示例，我也不知道如何将矩阵d^2/dt^2X传递给eigh()函数。运动方程是：
d^2/dt^2 X= AX，其中X是向量，A是具有质量和弹性常数的矩阵。
下面是我写的代码：
from scipy imp
浏览 2提问于2020-11-22得票数 0
当像这样使用Sklearn算法时
x_orig = np.random.choice([0,1],(4,25),replace = True)
pca = PCA(n_components=15)
pca.fit_transform(x_orig).shape
我得到输出
(4, 4)
我希望它是：
(4,15)
我明白为什么会发生这种事。在sklearn ()的文档中，它说(假设他们的'==‘是赋值操作符)：
n_components == min(n_samples, n_features)
但他们为什么要这么做？另外，如何将形状为1,25到1,10的输入直接转换(没有堆叠的虚拟数
浏览 0提问于2018-06-26得票数 4
回答已采纳
在我的Qt5应用程序中，我有一个' image‘类，其中包含一个带有像素值的一维向量，以及一个减去参考图像的成员函数，如下所示：
class Image {
public:
QVector<float> pixels;
void subtract(Image *refImage) {
long i = 0;
for (auto &pix : pixels) {
pix -= refImage->pixels[i];
++i;
}
}
}
我还有一个类'Da
浏览 1提问于2020-05-16得票数 0
我有大约40组文档，由k均值聚类算法和手工管理相结合来定义。例如，k均值给出的一些簇太吵，因此它们被进一步细分。
现在，我想为这些集群分配新的文档。
我发现可以使用基于tf的方法来提取关键字，就像前面提到的这里一样。
我的方法是使用基于tf的方法从这些集群中提取关键术语，我可以使用相同的方法从新文档中提取关键字。
我的问题是，如何将新文档分配给最相似的集群？
编辑:我没有足够的声誉来评论Marks的答案: kmeans的输入是所有文档的文档向量(来自doc2vec) --我得到了初始集群的质心，即centroids = kmeans_model.cluster_centers_。但是，我已经将
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
1回答
用于分类的连续测量的特征
、、、、
我目前正在做一个小的机器学习项目。该任务处理几千名患者的医疗数据。对于每个病人，每隔一个小时对同一组生命体征进行12次测量。这些测量必须注意到，这些测量是在患者进入医院后立即进行的，但可以从一些偏移开始。然而，患者总共将在医院停留24小时，因此他们不能晚于入院后11个小时开始。 现在的任务是为每个患者预测在剩余的停留时间内，是不进行、只进行一次还是多次进行10次可能的测试，并预测剩余时间内一些生命体征的未来平均值。我有一个训练集，它与我应该预测的标签一起出现。 我的问题主要是关于如何处理特征，我想将患者的测量结果转换为一个长向量，并将其用作分类器的训练示例。然而，我不太确定应该如何将每个测量
浏览 25提问于2020-03-28得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用Kinect for Windows摄像头提取物体的3D坐标。要提取的对象将以鲜艳的颜色或可使用特征提取识别的图形突出显示。
我以前使用过MATLAB和Kinect进行特征提取和3D坐标提取，但是我在尝试将这两种技术融合在一起时遇到了问题。
一种非常简单的方法来突出显示对象，并将其提取为2D图像中的特征，方法是在对象上绘制5个彼此非常接近的圆，然后将其放入相机视图中，并使用CenterCoords = imfindcircles(image, [15 20]);提取图像中所有圆(半径范围内)的坐标。然后你可以删除图像中没有5个相似圆圈的所有圆圈，并提取圆心的坐标。
但是我如何将这
浏览 1提问于2015-05-29得票数 0
我在学习星火MLlib。在学习DecisionTree时，我看到了下面的DecisionTree.trainClassifier用法示例。
import org.apache.spark.mllib.tree._
val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData, 7, Map[int, int](), "gini", 4, 100)
这里有6个参数，我不明白第3(Map)，第5(4)和第6(100)参数。
谷歌表示，它们是绝对功能，lambda和alpha。有人能解释得更好点吗？
需要你的帮助
浏览 2提问于2016-03-25得票数 3
回答已采纳
3回答
我想训练一个关于特征向量的二进制分类器。其中一个特征是带有字符串的分类特征，它是一个国家的邮政编码。
通常，有成千上万的邮政编码，在我的例子中，它们是字符串。如何将此功能转换为数字？
我不认为使用单一热编码作为我的解决方案是好的。我说得对吗？如果是，怎样才是合适的解决办法？
浏览 0提问于2016-03-03得票数 7
回答已采纳
1回答
我有大约12万个文本文件，我想将这些文档分为12个类别。我正在使用简单的词袋模型，并将其提供给NaiveBayes。但有人告诉我，混合使用各种功能会“有所帮助”，或者说我至少应该试一试。例如：
1.] POS tags + Bigrams,
2.] Bag-of-NER + POS tags
但问题是，我如何将这两个不同的/three特性组合为每个文档的单个特性？其次，哪种“特征混合”对文档分类最有帮助？
浏览 0提问于2016-01-11得票数 0
3回答
我想在mfc中将结构集合从一个向量复制到另一个向量。
我的向量结构是
typedef vector<CLog *> CLogData;
typedef vector<CLog * > tLogData;
如何将CLog*类型从CLogData复制到tLogData？
致以敬意，
卡尔蒂克
浏览 0提问于2011-03-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我从许多孤立字符的图像中提取了特征(如梯度、相邻像素权重和几何属性)。如何使用HMMs作为对此数据进行培训的分类器？我读到的所有关于HMM的文献都提到了状态和状态转换，但我无法将它们与特性和类标记联系起来。JAHMM主页上的示例与我的问题无关。我需要使用HMM，并不是因为它会比其他方法更好地解决这个问题，而是因为对项目主题的限制。
的问题有一个在线识别的答案，但我希望离线和更详细地回答同样的问题。
编辑:我把每个字符划分成一个格格，有固定数量的方格。现在，我计划在每个网格块上执行特征提取，从而通过从左到右、从上到下从左到右、从上到下获得每个样本的一系列特征。
这是否代表了一个HMM足够的“
浏览 7提问于2013-11-02得票数 7
回答已采纳
1回答
我在固定位置安装了一个可旋转的相机。摄像头可以通过API进行旋转。我想对相机周围的环境进行3D重建。 可以在我的设置中进行3D重建吗？我读过一些关于用两个摄像头进行3D重建的理论。我的设置与双摄像头设置之间的主要区别是什么？ 欢迎任何教程/博客/示例;)
浏览 30提问于2021-08-31得票数 0
假设我有任何购物中心的账单图像，我想找出我从哪里购买了所有商品和所有购买的商品的商店的名称。那么，使用图像处理和机器学习如何找到？
浏览 12提问于2017-08-01得票数 0
回答已采纳
1回答
分类用文字袋.特征与像素
、、、、
我用文字袋模型对医学图像进行分类。我做了以下工作来提取特征向量：
featuresextract 从小图像块中提取特征，然后从小图像块中对这些像素值应用蝴蝶结，然后在这些像素值上应用蝴蝶结。
在特征提取之后，我尝试了主成分分析、特征选择、改变KMeans聚类的no值等方法来提高分类的准确性。但是在我的例子中，在像素值(1)上学到的弓比在特征(2)上学到的弓(70%)要好(90%)。我的特征是好的，当我使用这些特征使用其他框架对图像进行分类时，我能够获得95%以上的准确率。
我的问题是，为什么在像素上学习蝴蝶结比在特征上学习蝴蝶结更好？
正常-异常结肠镜图像分类
Figure
浏览 1提问于2012-06-22得票数 2
2回答
你知道POS就像'NP'，‘动词’。如何将这些功能组合到word2vec中？
就像下面的向量一样？
keyword V1 V2 V3 V4 V5 V6
corruption 0.07397 0.290874 -0.170812 0.085428 'VERB' 'NP'
people ..............................................................
bu
浏览 0提问于2018-07-26得票数 3
1回答
我目前正在测试二进制SVM Java实现的培训阶段。我已经测试了下面显示的小数据，但是我需要将我的svm应用到一个已知的数据集中，比如垃圾邮件/而不是垃圾邮件、图像等等。
我的支持向量机能够读取数值，所以我也需要用一些真实的数据来测试它。
稍后，我想继续讨论图像。
为了找到真正的数据集，我搜索了不同的回复，但我所能找到的只是数值+字符，文本等等。
我找到了一个。
但我该怎么做呢？
我认为我需要使用tfidf将文本转换成数字数据，然后应用我的支持向量机。
但我如何将它们表示为1/-1类呢？
通常输入是这种格式的，对吗？
0 0 1
3 4 1
5 9 1
12
浏览 3提问于2013-11-22得票数 0
1回答
对面向梯度直方图的理解
、、、
我正在学习关于猪的知识，我从了解它。一个解释得很好的页面，并附有一个例子。我不明白这个概念是如何运作的
16×16块有4条直方图，可连在一起形成36x1元矢量，并可按3×1矢量归一化的方式归一化。
36*1是如何产生的，我们是如何计算的？我们总是需要9 bin向量，这是强制性的吗？这是固定尺寸的猪吗？
来?
浏览 0提问于2019-03-31得票数 3
我已经建立了一个分类器，并希望提高它的准确率超过目前的73%
我开始使用X平方图合并特征选择，但是如何将选择的特征重新放回训练数据中以构建分类器？
如果我对每个训练数据进行比较，并且只选择出现在features列表中的术语，这是正确的吗？
另外，我是否需要对测试集数据执行相同的操作，这些都是看不见的示例？
任何建议都将不胜感激。
浏览 1提问于2014-10-31得票数 0
我想用Java语言实现逻辑回归，并将其应用于。
我认为每个实例都是董事会的一种状态。因此，每个实例都有9个功能。例如，{x,o,o,x,o,b,x,x,o}是一个代表这个板子的实例：
x o o
x o b
x x o
因此，我们有9个可以接受{x,o,b}值之一的特征。
我听说过在这些情况下使用的类似分布式表示的东西，根据它，我们对每个值有以下表示：
x -> 1 0 0
b -> 0 1 0
o -> 0 0 1
但我不知道如何将逻辑回归应用于它。是否有任何想法，我们可以为逻辑回归算法表示这个数据集？
浏览 0提问于2013-03-06得票数 1
回答已采纳
最近，我在我所在的城市参加了一个数据科学会议，讨论了如何将神经网络与支持向量机连接起来。不幸的是，演示者不得不在演示结束后立即辞职，所以我不能问一些问题。
我想知道这怎么可能？他谈到了使用神经网络进行分类，后来，他使用SVM分类器将其准确率和精确度提高了约10%。
我在神经网络中使用Keras，在ML的其余部分中使用SKlearn。
浏览 1提问于2016-11-03得票数 7
我正在尝试在Unity中创建一个简单的AR模拟，并且在我在游戏中失去跟踪后，我想加快基于ADF的重新本地化进程。例如，在环境中具有不变的3D形状的地标更好，还是具有2D标记的地标更好？
浏览 2提问于2016-01-27得票数 1
2回答
用于音频的卷积神经网络
、、、、
我一直在学习关于DeepLearning.net的教程，以学习如何实现从图像中提取特征的卷积神经网络。本教程解释得很好，易于理解和遵循。
我想扩展相同的CNN，同时从视频(图像+音频)中提取多模态特征。
我知道视频输入只不过是在一段时间内显示的一系列图像(像素强度)。30 FPS)与音频相关。然而，我并不真正理解什么是音频，它是如何工作的，或者它是如何分解成网络的。
我读过几篇关于这个主题的论文(多模特征提取/表示)，但是没有人解释过音频是如何输入到网络中的。
此外，我从我的研究中了解到，多模态表征是我们大脑真正运作的方式，因为我们没有刻意过滤掉我们的感官来实现理解。这一切都是在我们不知道的情
浏览 3提问于2014-03-18得票数 34
回答已采纳
我目前正在做一个项目，我需要使用一些HOG特性(面向渐变的直方图)。我使用了以下一行：
[features, visualization] = extractHOGFeatures(img);
看起来features是梯度强度的矢量，而visualization是包含一点点信息的结构。但是我想知道的是，我从哪里得到实际的角度值？例如，我怎样才能找出这幅图像中渐变在0到40度之间下降的百分比？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 3
回答已采纳
我有一个小测试程序，可以将值插入到QVector中。QVector在开始时被保留，以便分配最小的内存量。我验证了容量是正确的，并且QVector的大小没有超过容量。
我注意到，将数据附加到QVector并不会更改第一个元素的地址。到目前为止一切都很好。
然后，我使用QSplineSeries类的替换()方法将数据从向量复制到图表。在调用此方法后，我再次检查QVector中第一个元素的地址，令我感到惊讶的是，地址已经更改了！
在每次调用该方法时都会发生这种情况，我想了解为什么会发生这种情况。我怀疑可能与Qt容器的隐式共享有关，但我不明白为什么要更改这个容器的地址。
示例代码和输出如下所示。
#i
浏览 0提问于2019-09-14得票数 2
回答已采纳
我得到了一个3x3矩阵0.4，0.1，0.2；0.3，0.7。0.7；0.3，0.2，0.1。问题是找出稳态向量。然而，我应该用Matlab来解决这个问题，而我却很难得到正确的答案。我们应该使用公式A(x-I)=0。我可以手工求解，但我不确定如何将其输入Matlab。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 4提问于2018-10-15得票数 0
3回答
我正在用神经网络对字母和数字进行简单的识别。到目前为止，我使用字母图像的每个像素作为网络的输入。不用说，这种方法产生了非常大的网络。因此，我想从我的图像中提取特征，并将它们用作NNs的输入。我的第一个问题是，字母的哪些属性有利于识别它们。第二个问题是如何将这些特征表示为神经网络的输入。例如，我可能已经检测到字母中的所有角，并将它们作为(x，y)点的向量。如何将这个向量转换成适合NN的东西(因为不同字母的向量大小可能不同)。
浏览 1提问于2012-07-11得票数 7
回答已采纳
因此，我已经看到许多CNN在机器学习中的第一个例子使用MNIST数据集。每个图像都是28x28，所以我们知道输入的形状。如何处理可变大小的输入，假设您有一些图像是56x56和大约28x28。
我正在寻找一个语言和框架不可知论的答案，如果可能的话，或者用tensorflow术语更好
浏览 0提问于2017-07-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我需要通过SQL生成(40000 X 20000)矩阵，并像A'A一样进行矩阵运算，然后需要获取特征值和特征向量。
你能给我一些用Perl实现这个功能的建议吗？(可能是通过)
如何将存储在文件中的大矩阵相乘？
谢谢
浏览 7提问于2014-09-05得票数 0
1回答
我有一个矩阵的形式，比如说e^(Ax)，其中A是一个方阵。如何将它从一个给定值a集成到另一个值b，这样输出就是一个相应的数组？
浏览 3提问于2013-02-16得票数 1
2回答
我正在使用scikit-learn对文本文档进行聚类。我使用CountVectorizer、TfidfTransformer和MiniBatchKMeans类来帮助我做到这一点。新的文本文档一直被添加到系统中，这意味着我需要使用上面的类来转换文本并预测聚类。我的问题是:我应该如何在磁盘上存储数据？我是否应该简单地处理向量化器、转换器和kmeans对象？我应该只保存数据吗？如果是这样，我如何将其添加回向量器、transformer和kmeans对象？
任何帮助都将不胜感激
浏览 2提问于2012-06-21得票数 5
回答已采纳
我已经用Java语言中的DL4J创建了一个前馈神经网络。
为了简单起见，假设这个神经网络是正方形和圆形的二进制分类器。
输入，特征向量，将由比方说…5个不同的变量：
[number_of_corners,
number_of_edges,
area,
height,
width]
到目前为止，我的二进制分类器可以很好地区分这两个形状，因为我给了它一个完整的特征向量。
我的问题是:有没有可能只输入其中的2到3个特征？或者甚至是1？我知道在这样做的时候，结果会不太准确，我只需要能够这样做。
如果可能，如何实现？
对于输入向量中有213个不同特征的神经网络，我该如何做呢？
浏览 6提问于2017-07-30得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在实现一个古币识别系统。我已经使用轮廓检测来提取硬币的特征。我想用SVM来训练图像。
我的问题是如何将这些特征提供给SVM？我知道我必须将这些特征保存到一个文件中，然后该文件应该提供给SVM。但是，我没有将功能保存到文件的想法。
将特征保存到文件中意味着保存图像中轮廓的数量，以及每个轮廓的x，y，宽度和高度，对吗？有人能帮帮我吗？我被困在这里两个月了。尽管如此，我还是找不到解决方案。一旦我将特征保存到文件中，我是否必须将硬币名称也指定给同一文件或另一个文件？
非常感谢你的帮助。
Nadeeshani
浏览 0提问于2011-02-17得票数 1
回答已采纳
很抱歉写了这篇短文，但我认为上下文在这里很重要。这是一门课程，但我整个学期都在努力掌握这一点，而老师对我个人帮助不大。
我有一个数据集，有30个类别和500个图像在每个类别(谷歌地图，静止的特定地形)。目标是处理图像特征(我正在使用opencv SIFT)并对这些特征进行PCA。我需要使用fisher向量对图像进行深度学习，然后根据模型绘制一些信息。
问题是，我不断地得到随机错误，我不相信跟踪到原来的问题。我知道我的代码有一个关键的问题，但我不知道我不知道什么，所以我希望堆栈上的天才能够帮助识别我的缺点。
下面是我目前陷入困境的片段：
#丑陋的代码，非常抱歉
for ind, label in
浏览 7提问于2022-12-03得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
