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我目前正在研究一個神經網絡,它應該有N個參數輸入。每個參數可以有M個不同的值(離散值),假設{A,B,C,...,M}。它也有不連續的輸出數量。無法創建我的神經網絡輸入

如何從這種情況創建輸入?我是否應該有N×M個輸入(值爲0或1),還是應該考慮一種不同的方法?

回答

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您可以有NxM布爾輸入或者有N輸入,其中每個輸入都是從01的浮點數。在後一種情況下,浮點值將爲:{A/M, B/M, C/M, ... 1}。例如,如果您有4個輸入,每個輸入都有不連續的值:{1,2,3,4}那麼您可以將域值更改爲{0.25 , 0.50 , 0.75 , 1.00}

實際上有很多方法來編碼您的輸入,但是當我的輸入位於域[0,1](因爲有一些ML函數期望的)時,我發現了更好的結果。

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將離散值視爲不同的浮點數時,它是否在每個值之間創建「關係」?例如,A會比B更像B。 –

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是的,它會的。如果這不是理想或出現問題,那麼'NxM'布爾值是一個更好的選擇。 – MondKin

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感謝您的回答。是的,所有離散值保持獨立是很重要的。我會嘗試NxM方法。謝謝 –