目的:利用神经网络进行数字识别
描述:图像被规范化为8 x 13 pixels
。对于每一行,常黑像素用1
表示,而白像素用0
表示。因此,每个图像由向量向量表示,如下所示:
问题:是否可以在神经网络中使用vector of vectors
?如果不是,图像应该如何表示?
将行合并成1
向量?
将每一行转换为十进制格式。示例:行1:11111000=248等。
最佳答案
仅仅通过连接就可以将它们组合成一个向量实际上,您应该注意到,数据的任意重新排序不会改变结果,只要它在训练和分类之间是一致的。
至于你的第二种方法,我想(我真的不确定)你可能会因此失去一些信息。