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meatball1982

铜虫 (小有名气)

[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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唉。还是学吧。
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kevin120518

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
神经网络算法,还有遗传算法,多看看算法
我就是我,不同人间的烟火。
2楼2016-03-30 23:26:59
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meatball1982

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by kevin120518 at 2016-03-30 23:26:59
神经网络算法,还有遗传算法,多看看算法

你好。
请问,
01.是哪一类神经网络算法。我所知道的都是将多变量映射成少变量的。从少的变量映射成多变量的网络,我暂时还不太了解。有什么文献吗?
02.遗传算法,我倒是明白,但如何解决我的问题,能不能大体说一下思路。
谢谢。
唉。还是学吧。
3楼2016-03-31 09:32:03
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