Многослойный персептрон

Как выполнить кластеризацию изображения, используя многослойный персептрон? Везде только информация с числами. Входные данные:изображение. Помогите пожалуйста.

0

Никак. MLP не решает задачу кластеризации.
Даже если Вы его обучите отличать, например, один цвет пиксела от другого - то результаты прогона на новом изображении далеко не всегда будут результатами кластеризации.

0

VTsaregorodtsev,
Т. Е. многослойные персептроны (искусственные нейронные сети прямого распространения)
- нейронные сети Кохонена (самоорганизующиеся сети\карты Кохонена)
- дообучение \ переобучение сети Кохонена

Значит это нельзя сделать? Исходными данными является изображение

0

Kaktus555, многослойный персептрон - это не карта Кохонена. Самоорганизующаяся карта К. - однослойная сеть.

Ну и карта К. - тоже задачу кластеризации не решает. Это очевидно просто из алгоритма её обучения. И считать каждый отдельный нейрон карты кластером - тоже наивно и неправильно.

После обучения карты - возможно только выполняемое пользователем рукоблудство вида "посмотрел на раскраску карты - и сам сгруппировал нейроны в кластеры" (и уже только после этого - можно будет переносить метки/номера кластеров на исходные данные). Ибо так легче, чем для замены глаз+мозгов человека придумать+запрограммировать добавочный алгоритм (алгоритм этот сам должен будет анализировать полученную от карты информацию - число попавших в нейрон исходных данных, расстояния между нейронами и т.д.).
Но, повторяю, карта К. просто по способу её обучения не решает задачу кластеризации. Она решает другую задачу - задачу вложения "криволинейного" многообразия малой размерности в исходное многомерное облако данных. Причём искомое многообразие при этом является не гладким - а вырожденным до набора точек с заданным отношением соседства между ними.

1

А классификацию выполнить? Как реализовать, как на вход ввести изображение и выявить нейроны?

0

0

А нельзя в гугле “кластеризация изображения matlab”?

0