【问题标题】:Adding new inputs after a convolutional layer in a neural network?在神经网络中的卷积层之后添加新输入?
【发布时间】:2020-09-27 10:40:39
【问题描述】:

我正在做强化学习来训练无人机的自主导航。由于模拟环境和 CNN:AlexNet,支持的问题是基于相机的自主导航。我想添加另外两个输入来优化导航:无人机的位置/方向和以 3D 矩阵形式行进的体积单位。神经网络的目的是预测无人机的下一步动作。

我想在卷积层之后添加这两个新输入,但我不知道如何整合它们。我打算展平 3D 矩阵并将其与位置/方向一起添加到全连接层之前,但我不知道这是否是正确的方法。

哪种网络最适合集成这两个新输入?

【问题讨论】:

    标签: deep-learning neural-network conv-neural-network reinforcement-learning


    【解决方案1】:

    您可能希望通过在展平后将新输入连接到层来注入新输入。

    我建议您查看 stackoverflow 链接: How to concatenate two layers in keras?

    举个例子和很好的解释

    【讨论】:

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