Обучение нейронной сети в Octave/Python для компьютера Стоимость конкретного набора данных

avatar
user8740027
20 ноября 2020 в 17:26
50
1
0

Я изучаю нейронные сети с помощью Octave и Python и использую упражнения из https://github.com/leejaymin/machine_learning_coursera_python_octave

В упражнении нейронных сетей я получаю следующую команду для загрузки данных в октаве

load('ex4data1.mat');
m = size(X, 1);
% Randomly select 100 data points to display
sel = randperm(size(X, 1));
sel = sel(1:100);
displayData(X(sel, :));
% Load the weights into variables Theta1 and Theta2
load('ex4weights.mat');
% Unroll parameters 
nn_params = [Theta1(:) ; Theta2(:)];

Похожий код в Python:

data = loadmat('ex4data1.mat')
data.keys()
y = data['y']
X = np.c_[np.ones((data['X'].shape[0],1)), data['X']]
print('X:',X.shape, '(with intercept)')
print('y:',y.shape)
weights = loadmat('ex3weights.mat')
weights.keys()
theta1, theta2 = weights['Theta1'], weights['Theta2']
print('theta1 :', theta1.shape)
print('theta2 :', theta2.shape)
params = np.r_[theta1.ravel(), theta2.ravel()]
print('params :', params.shape)

Набор данных, который у меня сейчас есть, это только это. Три узла являются входными, три узла скрыты, а один будет выводиться.

enter image description here

Теперь я запутался в том, как обрабатывать приведенные выше данные изображения в файл .mat или в том, что мне здесь не хватает. Как я могу преобразовать свои графические данные в .mat, чтобы их можно было дополнительно обработать для расчета стоимости только для нескольких итераций?

Источник
Tasos Papastylianou
20 ноября 2020 в 19:07
0

Мне непонятно, о чем вы спрашиваете. Вы спрашиваете, как вы можете преобразовать это изображение в файл данных, чтобы вы могли использовать его с вашим октавным кодом?

user8740027
20 ноября 2020 в 19:44
0

да в файл .mat

Ответы (1)

avatar
Tasos Papastylianou
20 ноября 2020 в 20:33
1

Предполагая, что вы не запрашиваете способ автоматического преобразования изображения в данные, и у вас действительно есть данные где-то в файле, тогда все, что вам нужно сделать, это записать их в виде матрицы:

X = [ 1000, 3, 1000000, 1;
      1200, 2, 1200000, 0;
       900, 2,  900000, 1;
      1500, 3, 1500000, 0;
       800, 1,  800000, 1;   % presumably the picture has a typo here?
    ]

а затем сохраните матрицу в файл .mat

save data.mat X