Создание N-входной 5-выходной прямой связи нейронной сети
Мне нужно создать нейронную сеть с прямой связью в MATLAB, которая способна принимать входные данные 3x59 или 1x177 и классифицировать входные данные, используя 1 из 6 выходных нейронов.
Чтобы быть более конкретным, вход в нейронную сеть представляет собой данные, извлеченные из изображений лица, в то время как выходные данные представляют собой 5 эмоций, которые классифицируют эмоции, отображаемые человеком на изображении. Мне бы хотелось, чтобы сеть могла несколько точно классифицировать эмоции, отображаемые на каждом изображении, используя входы и принимая в качестве своего прогноза нейрон с наибольшим выходом.
Сбор входных данных уже запрограммирован, и теперь я нахожусь в положении, когда у меня есть матрица 3x59 или матрица 1x177, готовая для ввода в сеть, у меня также есть желаемые выходные данные для каждого изображения, хранящегося в объекте массива в MATLAB, но в виде строки.
Я не уверен, как мне это сделать в MATLAB, я смотрел на эту страницу по созданию и обучению NN с прямой связью, но я не уверен, что это то, что мне нужно. На этой странице также не ясно, как структурировать желаемые результаты, чтобы я мог успешно обучать сеть.
Кроме того, я запутался в структурировании желаемого результата для обучения нейронной сети. У меня есть текстовый файл, который содержит фактические эмоции, отображаемые на каждом изображении, но это отображается в виде строки и должен быть преобразован в какое-то математическое представление. Очевидно, что для каждого изображения есть одна правильная эмоция и четыре неправильных эмоции. Означает ли это, что я должен преобразовывать желаемые эмоции в некую матрицу, которая содержит эмоции, причем правильная эмоция для каждого изображения равна 1, а неправильные эмоции равны 0? Могу ли я использовать это для обучения сети?