Implementierung der kategorialen Daten des neuronalen Netzes
Ich habe gelernt, mit neuronalen Netzen als Hobby-Projekt zu arbeiten, aber ich habe keinen vollständigen Überblick darüber, wie ich mit kategorischen Daten umgehen soll. Ich habe den Artikel Ссылка gelesen, der die Normalisierung von die Eingabedaten und erläutert, wie kategorische Daten mit Hilfe von Effektcodierung vorverarbeitet werden. Ich verstehe das Konzept, die Kategorien in Vektoren zu zerlegen, habe aber keine Ahnung, wie ich das umsetzen soll.
Wenn ich zum Beispiel Länder als kategorische Daten verwende (z. B. Finnland, Thailand usw.), würde ich den resultierenden Vektor in eine einzelne Zahl umwandeln, die einer einzigen Eingabe zugeführt wird, oder hätte ich eine separate Eingabe für jede Komponente des Vektors? Unter dem letzten, wenn es 196 verschiedene Länder gibt, würde das bedeuten, dass ich 196 verschiedene Eingaben brauche, nur um diesen bestimmten Teil der Daten zu verarbeiten. Wenn viele verschiedene kategorische Daten in das Netzwerk eingespeist werden, kann ich sehen, dass dies sehr schnell unhandlich wird.
Gibt es etwas, das mir fehlt? Wie genau werden kategorische Daten den Neuroneneingängen zugeordnet?
1 Antwort
Neuronale Netzwerkeingänge
Als Faustregel : Verschiedene Klassen und Kategorien sollten ihre eigenen Eingangssignale haben.
Warum Sie es nicht mit einem einzigen Eingang codieren können
Da ein neuronales Netzwerk über Aktivierungsfunktionen auf die Eingabewerte einwirkt, führt ein höherer Eingabewert zu einer höheren Aktivierungseingabe.
Ein höherer Eingabewert lässt das Neuron eher feuern.
Solange Sie dem Netzwerk nicht mitteilen möchten, dass Thailand "besser" ist als Finland , können Sie nicht das Land-Eingangssignal als InputValue(Finland) = 24, InputValue(Thailand) = 140 codieren.
Wie sollte es codiert werden
Jedes Land verdient ein eigenes Eingangssignal, damit sie gleichermaßen zur Aktivierung der Neuronen beitragen.
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