爲具有不同屬性的輸入建立神經網絡

Question

我正在尋找使用Tensorflow建立神經網絡來根據它們具有的各種屬性對項目進行評分。給定物品的屬性數量可能很小（假設10是最大值），但可能的屬性數量爲幾百個。例如，假設我們對不同屬性（「輪子」，「發動機馬力」，「機翼」等）和該屬性（2,600,4）的數值進行評分的不同種類的車輛。

我的問題是：有沒有辦法給神經網絡，型號爲這個擁有的投入相對較少的屬性項目可以有最大數量的順序（在這個例子中，10）？或者每種可能的財產都需要作爲投入，從而產生數以百計的投入，其中大部分（> 90％）對於任何給定項目都是空白的？

Answer 1

只需具備所有可能的屬性作爲輸入，但當它們不存在時將它們設置爲0。無論如何，神經網絡的數百個輸入並不少見。