如何在深层信念网络中处理负输入数据

Question

在我的数据中，我有一个负值和正值的列。这里负值意味着有些东西缺失，正值意味着意外的额外事物，0意味着中性，这总是预期值。那么我如何使用这一列数据作为深度信念网络的输入。我可以在深度信念网络中输入负数作为输入吗？

Answer 1

我认为你可以考虑两件事。首先，输入负值不应该存在潜在的问题 - 你有没有具体的理由对此提出质疑？

更重要的是，如果需要，您可以预处理数据集，或在输入期间执行此操作。您可以使用许多激活函数来产生绝对值，就像sigmoid函数一样简单。激活输入值没有任何问题，实际上是推荐的。