विरल इनपुट वाले न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करने के लिए क्या दिशा-निर्देशों का पालन किया जाना चाहिए


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मेरे पास अत्यंत विरल इनपुट्स हैं, उदाहरण के लिए एक इनपुट इमेज में कुछ विशेषताओं के स्थान। इसके अलावा प्रत्येक फीचर में कई डिटेल हो सकते हैं (यह सुनिश्चित नहीं है कि यह सिस्टम के डिजाइन पर असर पड़ेगा)। यह मैं उस सुविधा की उपस्थिति का प्रतिनिधित्व करने वाले ON पिक्सल के साथ k चैनल 'बाइनरी इमेज' के रूप में प्रस्तुत करूंगा, और इसके विपरीत। हम देख सकते हैं कि इस तरह का इनपुट बहुत कम है।

तो, क्या तंत्रिका जाल के साथ विरल डेटा का उपयोग करते समय कोई सिफारिशें हैं, विशेष रूप से डेटा जो कि प्रतिनिधि / स्थानों का प्रतिनिधि है?


यह एक दिलचस्प सवाल है। यदि आपको अपने प्रश्न का उत्तर मिल गया है तो कृपया अपने प्रश्न का उत्तर देने पर विचार करें। अन्यथा, आप जिस समस्या का समाधान करने की कोशिश कर रहे हैं, उस पर अधिक विस्तृत जानकारी के साथ अपने प्रश्न को संशोधित करें। इसके अलावा, मैट्रिक्स के विरल का घनत्व।
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जवाबों:


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आप इनपुट स्पेस के आयाम को कम करने के लिए फीचर एम्बेडिंग का उपयोग करने का प्रयास कर सकते हैं। एनएलपी में शब्द 2vec दृष्टिकोण के अनुसार, ऐसा लगता है कि यह आपके मामले में लागू हो सकता है क्योंकि आपकी विशेषताएं द्विआधारी (ऑन / ऑफ) हैं।

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