【发布时间】：2016-04-09 08:03:50
【问题描述】：
我正在制作 8 x 8 的图像图块，我想在 Matlab 中使用这些图块作为输入来训练 RBF Neural Network。我知道我可以将矩阵转换为向量并使用它。但是有没有办法将它们训练为矩阵？ （保留局部性）或者有没有其他技术可以解决这个问题？
【问题讨论】：
标签： matlab image-processing matrix machine-learning neural-network
【发布时间】：2016-04-09 08:03:50
【问题描述】：
没有办法使用矩阵作为这种神经网络的输入，但无论如何这不会改变任何事情：
假设您有任何神经网络，其中包含一个图像作为输入、一个隐藏层和一个输出层。从每个输入像素到每个隐藏单元都会有一个权重。所有权重都是随机初始化的，然后使用反向传播进行训练。这些权重的发展不依赖于任何局部信息——它只依赖于输出误差相对于权重的梯度。因此，使用矩阵输入与使用向量输入没有区别。
例如，您可以从图像中制作一个矢量，以任何方式打乱该矢量（只要您对所有图像都使用相同的方式），结果将是（或多或少，由于随机初始化）一样。
处理输入数据中局部结构的方式是使用convolutional neural networks (CNN).
【讨论】：