Вопрос или проблема
Я пытаюсь предсказать следующую метку в шаблоне на основе предыдущих меток, используя рекуррентную нейронную сеть. У меня в общей сложности 100 меток.
Пример входного шаблона:
1) апельсин, яблоко, банан, лимон -> виноград
2) яблоко, банан, ананас, манго -> апельсин
3) личи, апельсин, грейпфрут, яблоко -> лимон
Хотя это и ненадежный пример, он достаточно хорошо объясняет проблему. Моя целевая переменная является членом множества входной последовательности.
Что я хочу сделать сейчас, так это то, что поскольку между моим входным шаблоном нет порядкового отношения, я не хочу просто закодировать метки, так как модель может неявно учиться на порядочной природе кодирования меток, поэтому я предпочитаю использовать кодирование в формате one-hot.
Но мне трудно понять, как создать входное пространственное представление для входа с one-hot кодированием. Должен ли я иметь входной шаблон в виде: [1,0,0,0..,0],[0,1,0,0..,0],[0,0,1,0..0],[0,0,0,1..,0] или это должна быть одна матрица с 1 в местах всех меток, присутствующих в данных, и 0, где их нет, что-то вроде [1,1,1,1,0,0..,0]?
Кодировать признаки в формате one-hot для нейронной сети может быть сложно.
Часто категории кодируют с помощью хэширования признаков. Каждому значению категории присваивается числовое значение:
- апельсин: 1
- яблоко: 2
- банан: 3
- лимон: 4
- виноград: 5
…
Последовательность тогда становится:
1, 2, 3, 4 -> 5
Нейронная сеть тогда сможет изучить последовательность чисел, представляющих категории.
Ответ или решение
Одноразовое кодирование как входные данные для рекуррентных нейронных сетей
В вашем случае, где необходимо предсказать следующий ярлык на основе последовательности предыдущих, использование одноразового кодирования (one-hot encoding) является обоснованным подходом, особенно когда элементы не имеют порядкового отношения. Давайте рассмотрим детали, которые помогут вам лучше понять, как правильно организовать входные данные для рекуррентных нейронных сетей (RNN).
Что такое одноразовое кодирование?
Одноразовое кодирование – это метод представления категориальных переменных в виде бинарных векторов. Каждой категории присваивается вектор с длиной, равной числу уникальных категорий. Каждый элемент вектора принимает значение 1 для представления присутствия данной категории и 0 для её отсутствия.
Например, если у вас есть 100 уникальных меток (фруктов, в вашем случае), то каждая метка будет представлена вектором длиной 100, где только одна позиция будет равна 1, а остальные – 0.
Подходы к организации входных данных
У вас есть два варианта для подготовки данных с использованием одноразового кодирования:
-
Отдельные одноразовые вектора для каждого элемента последовательности:
Каждый элемент вашего входного массива будет представлен как отдельный одноразовый вектор. Например, для последовательности из четырех фруктов:orange -> [1, 0, 0, ..., 0] apple -> [0, 1, 0, ..., 0] banana -> [0, 0, 1, ..., 0] lemon -> [0, 0, 0, 1, ..., 0]Это создаст серию векторов длины 100, каждый из которых будет однозначно представлять один фрукт. В имеющейся последовательности, эта схема организаций будет более интуитивной для RNN, поскольку она позволит сети рассмотреть каждую метку отдельно.
-
Общая матрица для всей последовательности:
Другой подход состоит в создании одной общей бинарной матрицы для всей последовательности, где каждый фрукт будет представлен 1, если он есть в последовательности, и 0, если его нет. Например, для последовательности из четырех фруктов:[1, 1, 1, 1, 0, 0, ..., 0]Этот метод может привести к потерям информации о порядке, что критично для RNN, так как они обучаются на основе последовательностей. Однако его использование может быть полезным в других контекстах, где порядок не так важен.
Рекомендации по реализации
-
Используйте последовательные векторы: Для RNN лучше всего подходит первый вариант, где каждый элемент последовательности представлен отдельно в виде одноразового вектора. Это обеспечит RNN необходимую информацию о последовательностях и их относительном позиционировании.
-
Структурируйте данные: Приведите данные в формат, который RNN сможет понимать. Например, используя NumPy или TensorFlow, вы сможете эффективно организовать входные данные в трехмерный массив:
(количество последовательностей, максимальная длина последовательности, размерность одного вектора). Это позволит передать информацию о каждом фрукте в последовательности. -
Проверьте эффективность кодирования: Иногда, можно также использовать методы уменьшения размерности или другие преобразования, чтобы оптимизировать память и скорость обучения.
Заключение
Одноразовое кодирование является мощным инструментом при работе с категориальными данными, особенно когда между метками нет порядковой зависимости. Выбор правильного способа представления данных критически важен для успеха вашей модели. Принимая во внимание предложенные стратегии, вы сможете эффективно подготовить ваш набор данных для обучения рекуррентной нейронной сети, что приведет к улучшенным результатам предсказания.