问混合分类神经网络

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基本上，您需要创建一个包含多个ML算法的完整系统。我们可以从特性的角度来看系统的工作原理。

1. 描述:这将包括文本，可以很容易地使用Doc2Vec矢量化。这个向量将作为最终模型的一个特征。
2. 产品图片:您需要创建一个模型来进行某种分类。一旦，该模型被训练以删除最后一层(大部分是Softmax层)。这将获取图像的编码表示形式。为此，您可以使用AutoEncoder。
3. 制造商和其他属性:我认为您可能需要省略此功能，因为它们将是特定的产品，并创造复杂的同时，培训。

一旦我们对上述所有模型进行了训练，我们就可以将(从这些模型生成的)特征输入到一个神经网络中，从而产生最终的结果。