Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Как представить плоские геометрические объекты в виде вектора, чтобы подать на вход искусственной нейронной сети?

ПрограммированиеМашинное обучение+2
  · 2,3 K
DIY, R, gis  · 19 апр 2022
Увы но вот так вот "дословно сформулировано", это пока так и не решенная окончательно задача. Один из подходов заключается например в том, что исследователь подает на вход сети вектор "(случайных) блужданий" по "границе геометрического объекта".
Как вариант можно подавать текстовое описание "плоских объектов" на каком то языке и обучать lstm сеть "переводить" это описание "в обоих направлениях". Состояние lstm слоя будет в принципе содержать всю информацию о фигурах "в виде вектора".
Наиболее просто обработать нейросетью  "плоские геометрические фигуры" это сделать растровое представление этих фигур (с достаточным для целей задачи разрешением растра) и применить нейросеть с конволюционными слоями уже к таким преобразованным данным.
Пишу код и т.п.  · 16 апр 2022  · itustinov.ru
Если это растр, самое очевидное — последовательно соединить все строки или все столбцы входного изображения. Метод flatten в Numpy. Если это полносвязная сеть (Dense-слои), не должно возникнуть никаких проблем.
Если это векторная фигура, например, polyline, можно подать список координатов вершин.