Задать вопрос
@iammisha
python

Как можно определить класс по графику с помощью свёрточных нейронных сетей?

Есть такие данные, где 1 столбец - глубина (ось X на первом изображении), 3 столбец - измеренное значение вещества (ось Y на втором изображении), 5 столбец - известные классы (вещество):
5cb76db51571d287315372.jpeg
Я думал сначала создать много изображений со значением в каждой точке, но это слишком затратно мне кажется.
5cb770bed849a489481639.jpeg

(На вход сети естественно должно подаваться изображение)
  • Вопрос задан
  • 89 просмотров
Комментировать
Подписаться 1 Средний Комментировать
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@dmshar
Типичная задача многомерной классификации. Решается либо любым классическим методом (и при двух входных параметрах и трех классах - наверняка это предпочтительно) из библиотеки Scikit-Learn к примеру.

Ну, вот тут автор балуется с Keras:
https://blog.stroganov.pro/классификация-нейросетью/
Можете повторить подвиг, если очень хочется.

А вот зачем сюда прикручивать сверточные сети, предназначенные вообще-то говоря для работы с визуализацией - не понимаю. Из-за моды?
Ответ написан
1 комментарий
1 комментарий
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы
Вакансии с Хабр Карьеры
Team Lead (С++, Python)
TopAssistant • Москва
от 400 000 ₽
Python developer
Bell Integrator
До 350 000 ₽
Python developer
Greenway Global • Новосибирск
от 150 000 ₽
Ещё вакансии
Заказы с Хабр Фриланса
Отрисовка дизайна главной и внутренней
19 апр. 2024, в 11:08
5000 руб./за проект
Работы по АСУТП
19 апр. 2024, в 10:59
150000 руб./за проект
Нужен директолог с опытом работы
19 апр. 2024, в 10:02
6000 руб./за проект
Ещё заказы