Was ist die definition von "feature" im neuronalen Netzwerk?
Ich bin ein Anfänger des neuronalen Netzwerks. Ich bin sehr verwirrt über das Wort feature
. Können Sie mir eine Definition von feature
? Sind die Funktionen, die die Neuronen in den verborgenen Schichten?
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Eigenschaften sind die Elemente der input-Vektoren. Die Anzahl der Merkmale gleich der Anzahl der Knoten in der input-Schicht des Netzes.
Wenn Sie wurden mit Hilfe eines neuronalen Netzes zu klassifizieren, Menschen entweder als Männer oder Frauen, die features wären Dinge wie Höhe, Gewicht, Haarlänge etc. Jede dieser würde den ersten Wert in Meter, Kilogramm und so weiter, und wäre dann normalisiert und zentriert auf null (innerhalb der Funktion) vor der Präsentation an das system.
Also dieser Kerl:
Wäre zunächst vertreten durch den Vektor
[1.5, 70, 0.1]
und dann nach der Vorverarbeitung (müsste es andere Elemente im dataset...) durch so etwas wie[-0.2, 0.4, .05]
Den features ein Bild von einem Brief könnte so einfach sein wie die Graustufen-Werte der Pixel. Andere Merkmale erzeugt werden, die durch die Verarbeitung der Bilder und Extraktion der Parameter von power-Spektren, oder die Suche nach Kanten, etc. Um mehr zu erfahren über diese, Informationen suchen über Bildverarbeitung und Merkmalsextraktion.
Funktionen in einem neuronalen Netz sind die Variablen oder Attribute in Ihren Daten-set. Sie in der Regel wählen Sie eine Teilmenge der Variablen, die verwendet werden können als gute Prädiktoren von Ihrem Modell. Also in einem neuronalen Netzwerk, die features der Eingabe-layer, nicht die hidden-layer-Knoten. Die Ausgabe ist beliebige variable (oder Variablen) sind Sie zu versuchen, vorherzusagen.
handwriting recognition
? Was ist die features von einem Brief? Einige Male, die Sie sagen, Sie brauchen to learn-Funktion. Was bedeutet das? Ist es so etwas wie die Ecken eines Briefes?