TensorFlow: Convolution Neuronales Netzwerk ohne Bildeingabe

Question

Ich bin daran interessiert, Tensorflow für das Training meiner Daten für binäre Klassifizierung basierend auf CNN zu verwenden.

Jetzt frage ich mich, wie man den Filterwert, Anzahl der Ausgangsknoten im Faltungsprozess einstellen.

Ich habe viele Tutorials und Beispiel gelesen. Die meisten von ihnen verwenden jedoch Bilddaten, und ich kann sie nicht mit meinen Daten vergleichen, die Kundendaten sind, nicht Pixel.

Also könnten Sie mir zu diesem Thema vorschlagen?

Answer 1

Wenn Sie Daten in Zeit oder Raum variieren, dann können Sie CNN verwenden, ich derzeit mit EEG-Datensatz arbeitet, die in time.Also variieren Sie sich beziehen können Dieses Papier http://www.nlpr.ia.ac.cn/english/irds/People/lwang/M-MCG_EN/Publications/2015/YD2015ACPR.pdf wurden die Eingabedaten (die kein Bild ist) wird als ein Bild auf dem CNN präsentiert.

Answer 2

Dieses Tutorial für Text:

Here !

Answer 3

Sie könnten einer der folgenden Klassen verwenden:

• Klasse Datensatz: Stellt eine potenziell große Menge von Elementen.

• Klasse FixedLengthRecordDataset: Ein Datensatz von Sätzen fester Länge
  von einem oder mehreren Binärdateien.

• Klasse Iterator: Repräsentiert den Status der Iteration durch ein Dataset.
• Klasse TFRecordDataset: Ein Datensatz, der Datensätze aus einer oder mehreren TFRecord-Dateien enthält.
• Klasse TextLineDataset: Ein Datensatz mit Zeilen aus einer oder mehreren
  Textdateien.

Tutorial

official documentation