在创建我的神经网络输入时遇到问题
Having trouble creating my Neural Network inputs
我目前正在研究一个应该有 N 个输入参数的神经网络。每个参数可以有 M 个不同的值（离散值），比方说 {A,B,C,…,M}。它还具有离散数量的输出。
如何根据这种情况创建我的输入？我应该有 N×M 个输入（具有 0 或 1 作为值），还是应该考虑不同的方法？
您可以有 NxM 个布尔输入，也可以有 N 个输入，其中每个输入都是从 0 到 1 的浮点数。在后一种情况下，浮点值将是：{A/M, B/M, C/M, ... 1}。例如，如果您有 4 个输入，每个输入都具有离散值：{1,2,3,4} 那么您可以将域值更改为 {0.25 , 0.50 , 0.75 , 1.00}.
实际上有很多方法可以对您的输入进行编码，但是当我的输入位于域 [0,1] 时，我发现了更好的结果（因为有一些 ML 函数期望这样）。
我目前正在研究一个应该有 N 个输入参数的神经网络。每个参数可以有 M 个不同的值（离散值），比方说 {A,B,C,…,M}。它还具有离散数量的输出。
如何根据这种情况创建我的输入？我应该有 N×M 个输入（具有 0 或 1 作为值），还是应该考虑不同的方法？
您可以有 NxM 个布尔输入，也可以有 N 个输入，其中每个输入都是从 0 到 1 的浮点数。在后一种情况下，浮点值将是：{A/M, B/M, C/M, ... 1}。例如，如果您有 4 个输入，每个输入都具有离散值：{1,2,3,4} 那么您可以将域值更改为 {0.25 , 0.50 , 0.75 , 1.00}.
实际上有很多方法可以对您的输入进行编码，但是当我的输入位于域 [0,1] 时，我发现了更好的结果（因为有一些 ML 函数期望这样）。