neural-network - 神经网络输入和输出到有意义的值

Question

我正在尝试确定如何将我的“有意义的输入”转换为人工神经网络的数据，以及如何将输出转换为“有意义的输出”。

我总是能看到这样做的方式是将所有内容转换为具有二进制值的类别。

例如，不是输出年龄，而是 <10 为 0-1，10 - 19 为 0-1，等等。

与输入相同，我可能会在其中使用，例如头发颜色。将其转化为拥有金发 0-1、布朗 0-1 等输入的唯一方法是什么？

我是否错过了 ANN 的整个主题？我阅读的大多数书籍和类似书籍都使用理论示例。

Answer 1

你的例子是准确的，被称为离散化。另一种方法是将您的连续输入/输出缩放到 0-1 范围内。对于头发颜色的其他示例，这将是一个名义属性，因此唯一真正的选择是将其离散为每种颜色的单独输入。