学习非常大的矩阵中的模式的神经网络

Question

假设我们有一些想要分类的大型矩阵。

如果矩阵是M N，那么对于每个元素一个神经元，是否可以使用具有M N神经元的神经网络？有什么好主意吗？实际上，在我的情况下，我有50个矩阵，200行和200列[200 * 200]。 {输入矩阵的元素是0和1} 提前谢谢。

Answer 1

通过反复试验找出隐藏节点数H的合适值。 创建numH * Ntrials加上一个外环H = Hmin：dH：Hmax超过隐藏节点数和内环i = 1： 对于每个H值，随机trn / val / tst数据划分和随机权重初始化试验的数量为NTERN。