ニューラルネットワーク入力のために1つの単語をベクトルに変換する方法

Question

私はMLに新しく、ANNを使用する練習として単純なこんにちは世界問題を考えています。ここに問題がある、私は英語名とそれに対応する性別で設定したトレーニングデータを持っていると言う：

ALEX,M 
BONNIE,F 
CARLO,F 
DAVID,M 
EDDY,M 
... 

私は名前の性別を予測するモデルを構築したいと思います。 ANNへの入力はベクトルの形式でなければならないので、名前をデータセット内の最長の名前と同じ数のベクトル（つまり10）に変換し、A = 1、B = 2とすることを考えています、...、Z = 26、およびヌル= -1をベクトルに加えます。例えば

：

ALEX will be [1, 12, 5, 24, -1, -1, -1, -1, -1, -1] 

出力層は、男性または女性のいずれかを表す{1,0}であろう。

私には非常に奇妙な音です。このようにANNに1つの単語を入力するのは良い方法ですか？

Answer 1

ワンホットエンコードを使用します。これは入力サイズが大きいことを意味しますが、動作することが証明されています。 A=1, B=2, Z=26を使用すると、BがAよりZに近いという印象をネットワークに与え、関数をマップするには多くの隠れノードが必要です。ワンホットエンコーディングで

：

• A：[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
• B：[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
• Z：[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]
• なし：[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

だから、文字当たり26個の入力を必要とします。