我正在尝试为某些值训练一个神经网络。整个情况是这样的：我在MATLAB中编写了一个代码，用于计算某个视频中每帧的平均值、最大值和最小值。基本上，我是在提取特征。现在，我需要将这些值输入到神经网络中并进行训练，但我不知道如何使用神经网络。我已经阅读了许多相关文章，但对我理解的主要问题是
1) 我不知道如何在目标矩阵中填写数据，根据我的输出，值应该出现在要求从工作区中获取的目标字段中。我在工作区中找不到平均值、最小值或最大值的变量 :(。我尝试上传MATLAB模式识别工具箱的图像来说明我的问题，但目前还不能发布图像
2) 我的数据是动态的，即我的值是在运行时计算的，我希望在运行时将这些值输入到神经网络中。请问在这种情况下应该使用MATLAB的哪个神经网络工具？在每个工具中，我都无法将数据输入到目标中。请指导我目标应该如何设置。
回答：
首先，你应该弄清楚你在这里处理的是什么类型的问题。你说你正在从视频的帧中提取特征。好的。现在，你想用这些特征做什么？
基本上，我可以想到两种在特征提取之后进行的问题类型：
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识别（检测）： 在这种情况下，你提取特征是为了与现有特征进行比较，以寻找特定目的的匹配。在这里，神经网络被训练在输入特征向量与网络训练的特征向量匹配时给出正确的输出（例如，如果匹配则输出1，否则输出0）。一个简单的例子是，在视频的每一帧中寻找人脸。
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分类： 在这里，不进行匹配。你希望将特征向量分类到不同的类别中。你将使用神经网络进行分类，输出将是每个特征向量被分配的类别。例如，你想找出视频中有多少帧背景是亮的，有多少帧背景是暗的。
因此，根据问题的类型，你最终使用的NN类型会有所不同，相应地，你需要的目标（输出）也会有所不同。
希望这能澄清你的疑问。
