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meatball1982

铜虫 (小有名气)

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[求助] 神经网络的选取，以少对多输出。粗粒化的反过程。已有1人参与

大家好。
　　我有1000原始的数据，每个是(25*25)。还有1000个对应的简化(粗粒化)后的数据，每个是(5*5)。
我想通过神经网络来模拟5*5->25*25的这个映射，就是简化(粗粒化)的反过程。因为这是个一对多的过程（两个不同的原始数据有可能粗粒化为同一个简化数据）。
　　所以神经网络的输出有可能（很有可能）不唯一。我的问题是
　　０１。有哪一类网络能够求解这类问题。
　　０２。有没有可能通过25*25*1000和一个新的5*5的数据，得到这个5*5的数据对应的多个25*25的数据(or 可能的范围)。
　　０３。如果神经网络搞不定这类问题，哪一类知识能解决这类问题。
　　０４。能不能提供参考文献。
　　我现在没什么解决思路。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　谢谢。

　　

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