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使用神经网络识别矩阵中的模式
我正在尝试开发一种神经网络，该网络可以识别CAD模型中的设计特征（即槽，凸台，孔，凹穴，台阶）。 我打算用于网络的输入数据是anxn矩阵（其中n是CAD模型中的面数）。矩阵右上角三角形中的“ 1”表示两个面之间的凸关系，而左下角三角形中的“ 1”表示凹关系。两个位置均为零表示面不相邻。下图给出了这样一个矩阵的例子。 可以说，我将最大模型尺寸设置为20个面，并对小于此尺寸的任何物体应用填充，以使网络输入的尺寸恒定。 我希望能够识别5种不同的设计特征，因此将具有5种输出神经元-[槽，袋，孔，凸台，台阶] 我会说这成为一种“模式识别”问题，对吗？例如，如果我为网络提供了许多训练模型-以及描述模型中存在的设计特征的标签，网络会学会识别与某些设计特征相关的矩阵中表示的特定邻接模式吗？ 我是机器学习的一个完整的初学者，我试图了解这种方法是否有效-如果需要更多信息来理解问题，请发表评论。任何输入或帮助，将不胜感激，谢谢。