我正在制作8 x 8个图像瓦片，我想在Matlab中使用这些瓦片作为输入来训练RBF神经网络。我知道我可以把矩阵转换成向量并使用它。但是有办法把它们训练成矩阵吗？（保留当地）或者有其他技术可以解决这个问题吗？
没有办法使用矩阵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：
假设你有任何一个以图像为输入、一个隐藏层和一个输出层的神经网络。从每个输入像素到每个隐藏单元将有一个权重。所有权重都是随机初始化的，然后使用反向传播进行训练。这些权重的发展不取决于任何局部信息，它只取决于输出误差相对于权重的梯度。因此，具有矩阵输入将使与具有向量输入没有区别。
例如，你可以从图像中生成一个向量，以任何方式打乱该向量（只要你对所有图像都以相同的方式进行），结果（由于随机初始化，或多或少）都是一样的。
处理输入数据中的局部结构的方法是使用卷积神经网络（CNN）。