神经网络的数据集来源
时间: 2023-10-19 08:57:33 浏览: 63
回答: 神经网络的数据集可以从两种不同的来源导入。一种是从第三方库中导入,这些库包含了各种类型的数据集。另一种是通过研究论文中提供的数据集链接来获取。举例来说,BitcoinOTC数据集是一个有向图数据集,包含了138个“who-trusts-whom”网络,可以用于研究比特币交易的信任关系。该数据集的链接来源于一篇名为《EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs》的论文。另外,还有一些数据集如Entities数据集,它是一个无向图数据集,包含了一些关系实体网络,例如“AIFB”,“MUTAG”,“BGS”,“AM”,可以用于建立关系数据的图卷积网络模型。这些数据集链接来源于一篇名为《Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》的论文。
相关问题
神经网络模型训练数据集
神经网络模型训练数据集是指用于训练神经网络模型的数据集。在训练过程中,通过调整模型的参数,使得模型的输出尽可能地接近训练数据集中的样本数据。这样可以使模型能够拟合训练样本数据集中的数据。
在提供的引用中,并没有明确指出神经网络模型训练数据集的具体来源和组成。但可以推测,训练数据集可能包含了大量的样本数据,其中每个样本数据包含了输入数据和对应的标签数据。
神经网络系统辨识的数据集怎么生成
生成神经网络系统辨识的数据集通常需要以下步骤:
1. 确定数据集的目的和应用场景。例如,如果您想训练一个神经网络来预测股票价格,那么您需要的数据集可能包括历史股票价格、市场指数、公司财务报告等。
2. 收集和准备数据。您需要从不同的来源收集数据,例如从股票交易所获取历史价格数据,从公司财务报告中提取财务指标等。然后,您需要对数据进行清洗、去重、填充缺失值等处理。
3. 划分数据集。将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于调整模型的超参数,测试集用于评估模型的性能。
4. 特征工程。根据您的数据集和应用场景,您需要对数据进行特征工程,例如标准化、归一化、特征选择等。
5. 标记数据。根据您的应用场景,您需要对数据进行标记,例如将股票价格分为涨、跌、不变等标签,或者将文本分类为正面、负面等标签。
6. 生成数据集。最后,您需要将处理后的数据集保存为适当的格式,例如CSV文件、JSON文件等。
需要注意的是,生成神经网络系统辨识的数据集需要一定的专业知识和经验,因为数据集的质量会直接影响模型的性能。因此,如果您不确定如何生成适当的数据集,建议请专业人士提供帮助。