神经网络的输入是一个矩阵

Question

我需要一个神经网络，我可以输入10个输入：前9个是简单数字，最后一个是矩阵（15x15）。我的输出将是最后3个数字。有没有办法在不将矩阵转换为向量的情况下做到这一点？如果我将其转换为向量，那么我是否会放弃我的数字位置？ 非常感谢你。

Answer 1

没有理由为什么转换矩阵会导致数字位置丢失。例如，您可以使用numpy的flatten来获取特定顺序的向量，然后使用numpy的重塑将其转换回矩阵，使用相同的顺序：

In: 
    array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]).flatten('F').reshape((3, 2), order='F')
Out:
    array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

Answer 2

矢量化数据很少会影响性能。 但是，您的问题也有模型： https://www.mii.lt/informatica/pdf/INFO720.pdf

该模型接受纯矩阵值输入。但是通过添加额外的矢量值输入（即w'x + u'Xv，其中x是9矢量而15x15 X是矩阵）很容易修改它。