我正在制作8 x 8的图像瓦片，并希望在Matlab中使用这些瓦片作为输入来训练径向基函数神经网络(RBF Neural Network)。我知道可以将矩阵转换为向量来使用。但是，有没有办法直接以矩阵形式进行训练？（以保留局部性）或者有其他技术可以解决这个问题吗？

回答：

没有办法将矩阵直接作为这种神经网络的输入，但无论如何，这不会改变任何事情：

假设你有一个以图像作为输入的神经网络，包含一个隐藏层和输出层。从每个输入像素到每个隐藏单元都会有一个权重。所有权重都是随机初始化的，然后使用反向传播进行训练。这些权重的发展不依赖于任何局部信息——它只依赖于输出误差相对于权重的梯度。因此，使用矩阵输入与使用向量输入相比，没有任何区别。

例如，你可以将图像转换为向量，以任何方式打乱这个向量（只要对所有图像都以相同的方式进行），结果将是（或多或少，由于随机初始化）相同的。

处理输入数据中局部结构的方法是使用卷积神经网络(CNN)。