Как преобразуют данные из вещественные в бинарные перед обучением нейронной сети?

Question

[nameOfUser 123]

Как преобразовать реальные данные так, чтобы они были пригодны для обучение персептрона?
Ведь персептрон может принимать только значения 1 и 0.

Answer 1

[Ivan Yakushenko]

Так а что за данные то? Текст, изображение, звуки, танк, собака?
Если изображение, то можно так:

with open('image.jpg', 'br') as f:
    for chunk in iter(lambda: f.read(8), b''):
        print(''.join([f'{byte:08b}' for byte in chunk ]))

Comments

[nameOfUser 123]

например такие данные.

У меня дело стоит не в самой задаче, а понимании принципа подготовки данных.
Мы же в реальном мире получаем вещественные данные. Например, у меня была какая-то статистка по зарплате программистов в зависимости от ЯП и я ее стандартизировал.
Теперь мне нужно пропустить эти данные через персептрон, но он же не принимает такие значения на вход. И я не знаю как перевести эти значения и об этом нигде не написано.
Везде показано, как обучать персептрон подготовленными бинарными данными.

[Ivan Yakushenko]

nameOfUser 123, ну так и преобразовуйте в двоичный код ваши данные, тем более что они у вас структурированы.

[nameOfUser 123]

Ivan Yakushenko,ну допустим я перевел число в двоичную систему. Тогда как мне подать его на входной нейрон?
Так бы я подавал одно число - 0,971, а теперь мне нужно подать массив чисел, которые значат это число, насколько я понял.
Как это правильно сделать?

Answer 2

[Арсений Кравченко]

персептрон может принимать только значения 1 и 0

это не так

Comments

[nameOfUser 123]

Я не пониманию принцип подготовки данных.
Мы же в реальном мире получаем вещественные данные.
Например, у меня была какая-то статистка по зарплате программистов, в зависимости от ЯП и я ее стандартизировал.
И я прям в таком формате могу ее посылать на входные нейроны персептрона?

[Арсений Кравченко]

да, почему бы и нет?