Auto-Encoder zum Klassifizieren von Bildern?

Question

Ich bin zur Zeit Student und ich entwickle ein Projekt eines Neuronalen Netzwerks, um einen Datensatz von Bildern zu klassifizieren. Da diese Bilder nicht gekennzeichnet sind, würde ich eine unüberwachte Methode des Lernens benötigen. Es wurde vorgeschlagen, dass ich Auto-Encoder verwenden soll, ist es möglich, einen Auto-Encoder zu verwenden, um wichtige Funktionen zu entdecken und dann die in der "versteckten Ebene" erlernten Funktionen in ein Multilayer Perceptron Netzwerk zu benutzen Ich kann Bilder klassifizieren? Vielen Dank für Ihre Hilfe.

Answer 1

Klassifizierung ist inhärent ein überwachtes Problem. Um dies zu tun, müssten Sie beschriftete Bilder haben, die der Klassifikator lernen kann, vorherzusagen. Ihr Problem klingt wie Clustering. Hier würden Sie basierend auf einem Begriff der Ähnlichkeit Bilder bestimmten Kategorien (Clustern) zuordnen. Bilder, die demselben Cluster zugeordnet sind, sind einander ähnlicher als die, die verschiedenen Clustern zugewiesen sind. Viele Clustering-Algorithmen sind verfügbar. Wenn Sie möchten, können Sie Clustering für die verborgenen Ebenendarstellungen eines Autoencoders durchführen. Man könnte sich das so vorstellen, dass man die Bilder gruppiert, nachdem man sie nichtlinear in einen Merkmalsraum abgebildet hat.