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入力パラメータとして通り名を使用するNNが必要です。私はデータセットに10000以上の通りがあります。値型の入力でニューラルネットワークを構築するにはどうすればよいですか？
私が見つけたすべての例では、3つのストリエーションがある場合、各ストリートに対して3つの入力ノードを行い、値として0または1を使用できるとしています。私は10000以上の入力を持つことは良いアイデアだとは思わない。
このケースの最適な解決策は何ですか？
ありがとうございました。
詳細をお知らせください。分類しようとしている神経網は何ですか？ –
例：私は通りの名前、家のスタイルを持っており、住宅価格を予測したい。これは単なる例であり、多くの州にある可能性のあるNNの価値パラメータを管理するために必要なことを忘れてしまいました。 –
1万を超える入力を持つのが悪い考えはなぜだと思いますか？この高次元入力層を、（例えば）5つのニューロンの小さな第1層に供給することによって、この高次元入力層を相殺することができます。何らかの形で入力を圧縮しているとします。バイナリエンコーディングとは、2^14〜16,000なので14個の入力ノードが必要になるということです。あなたのネットワークは、通りに価格を関連付けるのに苦労します。ネットワークは、入力ノード＃1を符号化ストリートの最上位ビットと見て、この入力ノードと価格との複雑な関係を知る必要がある。ワンホットエンコーディングでは、この関係は単純な線形マップになります。 –