关于神经网络输入格式

Question

我研究过神经网络，并了解它是如何工作的。 通常，我见过的所有例子都谈到将输入值转换为布尔值，并创建与输入具有相同元素数量的权重向量。

例如，如果我们有这个训练集： http://i.stack.imgur.com/IaspU.png

然后，我将像这样格式化输入： http://i.stack.imgur.com/pbeQJ.png

第一个表格显示我的输入将如何显示，最后两个表格将显示我们如何显示两个标签（类）的权重向量。

所以，这很简单，但问题是，如何在神经网络中呈现Date？ 因为如果我像这样工作，该方法将创建一个巨大的矢量!!

有谁知道神经网络提供输入的另一种方法？ 感谢。

Answer 1

在神经网络输入向量中表示日期

这不是一个小问题。由于神经网络将输入值解释为标量“信号强度”，因此在处理连续变量时应谨慎行事。理想情况下，您应该将年份的日期表示为365个单独的输入信号，而不是仅使用1个输入（例如：一年中的某一天）。

原因
这是必要的，因为您不想告诉网络2月2日是比1月1日“更好的日期”。如果您使用后一个选项，则日期将分别表示为33和1。这意味着2月2日输入信号比1月1日强33倍。

选项

• 365个输入值：一年中每天一个。
• 52个输入值：如果您可以将日期分成几周并使用周数。
• 12个输入值：通过将日期分类到各自的月份。

它的要点是：尝试对输入数据进行分类。神经网络在分类数据（“是/否”输入值）上比在连续数据上工作得更好。

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