web-dev-qa-db-ja.com

ニューラルネットワークトレーニングのデータセット

人工ニューラルネットワークのさまざまなトレーニング方法をテストおよび比較するための比較的単純なデータセットを探しています。入力および出力のリストの入力形式（0-1に正規化）に変換するために、あまり多くの前処理を必要としないデータが必要です。どんなリンクもありがたいです。

neural-networktraining-data
37
Jeff Thomas

トレーニングデータとしてsin関数のような単純なものを試してみませんか？トレーニング方法を比較しているので、ネットワークのトレーニング対象をあまり気にしないため、トレーニングデータを簡単に生成できます。

Sin（x）を使用してネットワークをトレーニングします。xは入力で、出力は関数の値です。この場合の追加の利点は、結果の絶対値がすでに0〜1の範囲にあることです。他の数学関数でも同様に機能します。

36
adrianbanks

https://archive.ics.uci.edu/ml は、カリフォルニア大学アーバイン校の機械学習データセットのリポジトリです。これは本当に素晴らしいリソースであり、それらはすべてCSVファイルに含まれていると思います。

53
calebtomlinson

いくつかのリソースは

  • SinC関数。

    _       +----
       |   sin(x)
       |  -------        when x != 0
       |     x
sinC = |
       |
       |     1           otherwise
       +----
_

  • @adrianbanksが言ったsin(x)関数。

  • あるアルゴリズムの新しい修正をテストするために、古き良きn-パリティテストを行います。

  • Irisデータセット、semeion手書き数字データセットなど、その他の機能など。

  • UCI Machine Learning Repository： archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

  • 多数の回帰データセットを持つ別のリソースを次に示します。 www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo//Regression/DataSets.html これらの多くは、UCI MLリポジトリから入手できます。
  • https://www.kaggle.com/ からさまざまな実用的なデータセットのデータセットを取得できます。

これらの多くの前処理は必要ないと思います。カテゴリ変数のように、GUIテキストエディターを使用して、バイナリ変数にすばやく置き換えることができます。たとえば、 Abalone データセットにはカテゴリ属性が1つあり、性別には男性の「M」、女性の「F」、幼児の「I」の3つの値があります。テキストエディタでCtrl + Rを押して、「M」のすべての出現を_1,0,0_に、「F」のすべての出現を_0,1,0_に、「I」のすべての出現を_0,0,1_に置き換えることができます。 （ファイルはCSV形式であることを考慮してください）。これにより、カテゴリ変数の迅速な置換が行われます。

[〜＃〜] r [〜＃〜] にいる場合は、 RSNNSパッケージ に付属するnormalizeData関数を使用してスケーリングできます0と1でデータを正規化します。

octave や matlab のような他の環境にいる場合、コードを書くのに少し時間をかけることができます。これらの環境で利用可能な機能を認識していません。コードを使用してデータをスケーリングおよび/または正規化します。

関数を使用すると、作業がはるかに簡単になり、データを準備したら、変更したデータをファイルに保存します。

ニューラルネットワークのトレーニングの目標は、特定のトレーニングセットで適切に機能するようにネットワークをトレーニングすることだけではありません。主な目標は、ネットワークが（直接または間接的に）見たことのない新しいデータに対して最良のエラーを持つようにネットワークを訓練することです。

13
phoxis

http://neuroph.sourceforge.net/sample_projects.html 多くのサンプルプロジェクトと有名なデータがあります。

7
greentec

以下は、トレーニング用の手書きおよびその他のデータベースです。

http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html

おもしろいサイドノートとして、〜roweisは妻と戦った後2010年に自殺しました： http://www.huffingtonpost.com/2010/01/14/sam-roweis-nyu-professor-_n_421500.html 。

4
Kava

私は、ANNを学部生として使用してOCR（光学文字認識）を実行しました。これはいいユースケースだと思います。

2ページのテキストをスキャンし、文字を抽出し、トレーニング/テストデータセット（8x8ピクセルが64個の入力ノードにつながるなど）を形成し、データにラベルを付けます。 ANNをトレーニングし、テストデータセットを使用してスコアを取得します。ネットワークトポロジ/パラメータを変更し、ネットワークを調整して最高のスコアを取得します。

3
graveca

NLP、NERからImage Classificationまでのいくつかの興味深いデータセットをここで見つけることができます： https://dataturks.com/projects/trending

0
NooB8374