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Wie 3d Vektoren als Input in NN verwenden? |
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| Sarasca |
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Verfasst am: 14.06.2019, 13:11
Titel: Wie 3d Vektoren als Input in NN verwenden?
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Hallo,
meine Frage bezieht sich vermutlich nur zur Hälfte auf Matlab selbst. Die andere ist eine Verständnissfrage zu neuronalen Netzen an sich.
Ich versuche aktuell eine 3d-Animation (habe also einen 3d-Charakter der eine bestimmte Bewegung durchführt) mit einem neuronalen Netz zu bewerten.
Da ein normales FFNN ja meinen Kenntnissen nach, erstmal keine Sequenz verarbeiten kann, bin ich weiter zu RNNs bzw. LSTMs gegangen. Damit soll ja eine Verarbeitung von Sequenzen erstmal machbar sein.
Bekannt ist mir außerdem, dass in LSTMs schon derartige 3d-Animationen, bzw. Bewegungen im 3d als Input eingegeben wurden. Leider wurde mir da nicht präzise genug auf die Struktur des Inputs eingegangen.
Soweit mir das immer bekannt war, wird der Input als N-dimensionaler Vektor (1, ..., N) angegeben, bzw. strukturiert.
Bei 3d-Daten frage ich mich daher, wie man die Daten sinnvoll in ein neuronales Netz z.b. in ein LSTM eingibt?
Wenn ich aus Einzelvektoren einen einzigen Inputvektor erstelle z.b. (X1, Y1, Z1, X2, Y2, Z2, ... , Xn, Yn, Zn),
dann würden mir in dem Augenblick doch der Zusammenhang zwischen den Komponenten (z.b. X1 zu Z1, oder Y2 zu Z2, usw.) der ursprünglichen Vektoren verloren gehen.
Daher meine Frage, wie kann ich solch eine Sequenz an 3d-Daten sinnvoll in ein Neuronales Netz einspeisen?
Und um auf Matlab zurück zu kommen, wie würde das dann in Matlab aussehen?
Ich habe mir bereits die Toolbox des Deep Network Designers angesehen und dort auch für meinen Fall schon LSTMs gefunden,
frage mich nur wie ich in meinem Fall eine Reihe an 3d-Vektoren in ein LSTM-Neuron eingeben kann.
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