Do tego napisałem z pomocą kodu z neta sieć neuronową dwuwarstwową MLP z pomocą numpy, gdzie warstwa ukryta ma regulowaną długość, a warstwa wyjściowa to wektor klasyfikowanych owoców. Dla wektora wejściowego o długości np 4 sieć działa bez problemu, jednak kiedy daje na wejście mój wektor obrazów, sieć działa tylko do 10 neuronów w warstwie ukrytej, ze względu na duże tablice wag synaps dla większej ilości neuronów oraz ma overflow na funkcji aktywacji, czyli krótko mówiąc lipa.
Czy jest tu może ktoś kto rozwiązywał podobny problem klasyfikacji obiektów na podstawie obrazów lub jakiś osoba orientująca się w temacie? Możliwe, że sposób opisu deskryptorów mógłbym zrobić w inny sposób, jednak ten wydał mi się dobry, minusem jest jedynie długość wektora, nie modyfikowałem wielkości liczb wektora wejściowego.
Liczę
A tak serio to andrew ng miał bardzo popularny kurs, możesz przerobić. Przede wszystkim spróbować swoich sił z kaggle.com a potem polecam śledzić /r/machinelearning i znaleźć inspiracje na własny projekt.