さまざまなプロパティを持つ入力用ニューラルネットのモデリング

Question

Tensorflowを使用して、さまざまなプロパティに基づいて項目にスコアを付けるようにニューラルネットワークを設定したいと考えています。与えられたアイテムが持つことができるプロパティの量は小さいです（たとえば、10が最大であるとしましょう）が、可能なプロパティの数は何百もあります。たとえば、さまざまな属性（「車輪」、「エンジン馬力」、「翼」など）とその属性の数値（2,600,4）を持つさまざまな種類の車両を採点していたとします。

私の質問は、項目の最大数（この例では10）の順番で、入力の数が比較的少ないようにニューラルネットワークをモデル化する方法はありますか？あるいは、それぞれの可能性のあるプロパティは入力である必要があり、何百もの入力が得られますが、そのほとんどは（> 90％）空白になります。

Answer 1

すべての可能なプロパティを入力として持ちますが、存在しない場合は0に設定してください。 NNへの何百もの入力は、とにかく珍しいことではありません。