Все, у меня проблема с пониманием того, как обучить нейронную сеть, чтобы фактически получить векторное представление категориальной переменной. Я хотел бы понять не один вкладыш, как во многих примерах встраивания Keras (vocab_size, vector_dim, input_length), но больше похож на то, как подготовить данные, каков мой вывод и т. Д.
Уже прочитал статьи / сообщения в блоге и т. Д. о том, как на самом деле работают вложения для категориальной переменной, насколько она полезна, что позволяет фиксировать числовые отношения, а также фактически представляет собой вес NN-уровня, второй за последним перед выводом. Но ни один из примеров того, как подготовить входные данные, каким должен быть мой вывод (сколько нейронов) и т. Д. Я действительно понимаю, как работает NN прямой проход и обратное распространение, мне просто трудно понять, как подготовить данные и какпроектировать сеть.
Поэтому я был бы признателен, если бы кто-нибудь мог объяснить мне на воображаемом примере, что у меня есть следующие данные:
День недели (x1)
shopимя (x2)
геоданные 1 (x3)
геоданные 2 (x4)
стоимость продажи (цель y)
как подготовитьсявходные данные и что бы выглядел выходной слой, предполагая, что 3 * нейроны в скрытом слое, где веса после обучения будут представлять мой вектор внедрения50, уникальные значения категорий // 2)
Заранее спасибо