我有一个节点代表一个随机变量，其中3314个实现和49个维度，它可以被视为一个离散变量吗？每个实现是49维的二进制向量，其他节点是可观察的，因此网络训练用learn_params执行。此函数按如下方式转换数据：
local_data = data(fam, :);
if iscell(local_data)
local_data = cell2num(local_data);
end
当发生这种转换时，数据会丢失它们的结构并变成162386 =（49 * 3314）的数组，因此49维的每个向量都不能被视为变量的一个实现，现在将是162386的实现和网络节点上的培训不正确。
我想知道它是否真的可能（对吗？）将此变量视为离散的，以及我没有修改数据结构的培训替代方案。