如何獲得自己的數據集來訓練

① 請問神經網路中標准數據集怎樣理解，有什麼作用，怎樣得到的。謝謝

標准數據集是神經網路的訓練基礎。訓練就相當於條件反射中的條件，是已知的條件。來源是「經驗」，是已知的映射組，當在神經網路中載入標准數據集後，神經網路隨機生成一組矩陣，用矩陣處理標准集中的輸入集後，用所得結果與標准輸出集比較，將誤差提出後根據誤差，向減少誤差的方向修改矩陣組，然後重復多次以後，誤差減小到一定程度，標准輸入集輸入網路後能得到標准輸出集，訓練完成。這個矩陣組就是神經網路模型。神經網路就是用電腦在標准數據集上總結經驗，來對新的輸入進行映射

② 數據處理的基本流程

數據處理的基本流程一般包括以下幾個步驟：

1、數據收集：從數據源中獲取數據，可能是通過感測器、網路、文件導入等方式。

2、數據清洗：對數據進行初高畝步處理，包括去重、缺失值填充、異常值處理等。

3、預處理：對數據進行進一步處理，例如特徵選擇、數據變換（如標准化、正則化）、降維等，以提高數據質量和模型訓練效果。

4、模型訓練：選擇合適的機器學習演算法，並使用已處理好的數據集來訓練模型。

5、模型評估：對訓練好的模型進行評估，包括在測試集上的精確度、召回率、F1值等指標，並進行模型調整。

3、數據歸約：數據歸約是指通過將大量數據聚合成更少的數據來減少數據量。這個過程可以通戚鍵森過將數據聚合成最小、最大、平均或中位數來實現。

4、數據標准化：數據標准化是指通過將所有數據轉換為相同的度量單位和數據范圍，使數據具有可比性和可操作性。這個過程可能包括將數據縮放到特定的范圍內、標准化相似度得分等。

5、數據分析：數據分析是指使用統計和機器學習技術，對數據進行建模、預測和推斷。這個過程可能包括選取合適的模型、驗證模型並進行預測，以便從數據中獲得深層次的認識和洞察。

綜上所述，數據處理方法因其目的不同而各異，我們需要選擇合適的方法，根據具體情況制定相應的數據處理策略，以達到最佳處理結果。

③ 怎樣用siamese訓練自己的數據集

1、在Windows下用CPU-z查看
2、在開機啟動自檢時，快速按下鍵盤上的pause鍵，可以看到CPU的頻率與核心數（對於雙核以上的CPU一般會顯示兩行或四行CPU的型號與頻率）
3、如果開機時顯示的是主板品牌的Logo或名稱，快速按下tab鍵和 pause鍵，就可以看到第二條所說的內容。

④ 深度學習的數據集都是怎樣生成的

你好
genet網路的預訓練模型訓練自己的數據集。
Ok首先是自己的數據集了。Matconvnet中訓練imagenet的數據集的准備不像caffe這些工具箱弄得那麼好，弄個train文件夾，test文件夾，以及兩個txt索引就好了，感覺很不人性。後面我將會將其輸入改為這種人性的類型輸入格式。
但是其類別索引是從0開始的，這在matlab中是不符合的，所以我將其改成從1開始的。同時添加了一個類class標簽的txt，改完的
下載完打開這個文件夾看到：

其中train就是訓練所用到的所有圖片，test為測試所有圖片，train_label為對應圖片的名字以及跟隨的類標簽（從1開始），打開txt可以看到為：

這種格式的txt相信應該很容易從你自己的數據集中弄到。依次類推，test.txt中存放的是test文件夾所有圖片的名字以及其類別。
Classind 就是每一類表示的分類的名字。

數據准備好了，放在哪呢？我們在Matconvnet的工具箱目錄下新建一個文件夾為data，然後將這個數據集放進去，如下：

我們是在訓練好的model上繼續訓練，所以需要一個model，再在這文件夾下建立一個models文件夾，然後把imagenet-vgg-f.mat放入到models裡面。這里我們使用的是vgg-f的model，這個model在前兩節說到了，自己去下載。
接著就是網路訓練了。再建立一個文件夾train，可以編寫函數了。
首先是主函數：
這里復制一下examples中的imagenet裡面的一個主函數cnn_dicnn,然後修改一下裡面的路徑,程序為：
滿意請採納

⑤ 自己學習深度學習時，有哪些途徑尋找數據集

深度學習和機器學習的區別是，深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網路（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深度置信網路(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。機器學習(MachineLearning,ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。學習是人類具有的一種重要智能行為，但究竟什麼是學習，長期以來卻眾說紛紜。社會學家、邏輯學家和心理學家都各有其不同的看法。比如，Langley（1996)定義的機器學習是「機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能」。（.Thefield',.'）TomMitchell的機器學習(1997)對資訊理論中的一些概念有詳細的解釋,其中定義機器學習時提到，「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究」。（hroughexperience.）Alpaydin（2004）同時提出自己對機器學習的定義，「機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。」（.）盡管如此，為了便於進行討論和估計學科的進展，有必要對機器學習給出定義，即使這種定義是不完全的和不充分的。顧名思義，機器學習是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科。稍為嚴格的提法是：機器學習是一門研究機器獲取新知識和新技能，並識別現有知識的學問。這里所說的「機器」，指的就是計算機，電子計算機，中子計算機、光子計算機或神經計算機等等。機器能否象人類一樣能具有學習能力呢？1959年美國的塞繆爾(Samuel)設計了一個下棋程序，這個程序具有學習能力，它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程序戰勝了設計者本人。又過了3年，這個程序戰勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。機器的能力是否能超過人的，很多持否定意見的人的一個主要論據是：機器是人造的，其性能和動作完全是由設計者規定的，因此無論如何其能力也不會超過設計者本人。這種意見對不具備學習能力的機器來說的確是對的，可是對具備學習能力的機器就值得考慮了，因為這種機器的能力在應用中不斷地提高，過一段時間之後，設計者本人也不知它的能力到了何種水平。機器學習有下面幾種定義：「機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能」。「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究」。「機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。」一種經常引用的英文定義是：sksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。