ニューラルネットワークによるバイナリ分類？

Question

私はMxNのオーダのデータセットを持っています。私はニューラルネットワークを使用してこのデータセットでバイナリ分類を実行したいと思います。私はリカレントニューラルネットワークを検討していました。 LSTMはオートエンコーダに使用できますが、分類に使用できるかどうかはわかりません（私はバイナリ分類をしようとしています）。私はニューラルネットワークと深い学習モデルには非常に新しく、ニューラルネットワークでバイナリ分類を達成する方法があるかどうかは確かではありません。自分のデータセットでBernouli RBMを試しました。私はどのように分類を実行するためにこのモデルを使用するか分からない。私はPipeline（）も見つけました。また、目標を達成する方法がわかりません。

ご協力いただければ幸いです。

Answer 1

いいえ、何も積み重ねません。ラベルのないデータがあり、それを分類したい場合は、K-Means（http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means）を参照する必要があります。

LSTMの分類について：入力をRNNレイヤーから実行し、最後の出力を取り込み、Conv/Fully-connectedレイヤーに入力して、分かっているように分類します。