단일 클래스의 데이터 세트로 신경망을 훈련시킬 수 있는지 알고 싶습니다. 신경망을 훈련시키고 싶은 데이터 세트가 있습니다. 훈련 후 훈련 된 신경망에 새로운 데이터 (테스트 용)를 제공하여 훈련 샘플과 유사하다고 인식 할 수 있는지 확인하고 싶습니다.
신경망으로 가능합니까? 그렇다면, 그것은지도 학습 또는 비지도 학습입니다.
여러 클래스가 있지만 이전에 단일 클래스로 본 적이없는 경우 신경망을 분류에 사용할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 좋은 설명과 모든 예에 대한 링크를 많이 주시면 감사하겠습니다. 감사
물론 그럴 수 있습니다. 그러나이 경우에는 여러분이 훈련 한이 클래스 만 인식합니다. 예상되는 출력에 따라 훈련 데이터와의 유사성을 측정 할 수 있습니다.
훈련 후 NN은 함수일뿐입니다. 분류 문제의 경우 데이터를 입력으로 사용하고 데이터가 속한 클래스를 나타내는 정수를 반환하는 함수로 상상할 수 있습니다. 즉, 정수 값 1로 표현할 수있는 클래스가 하나만 있고 훈련 데이터가 해당 클래스와 유사하지 않은 경우 1.555와 같은 결과를 얻게됩니다. 하나만 소개했기 때문에 다른 클래스에 속한다고 말하지는 않지만 유사성에 대한 힌트를 확실히 줄 것입니다.
훈련 전에 입력과 목표, 즉 예상 출력을 모두 제공해야하므로 NN은지도 학습으로 간주됩니다.
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