নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য কোনও ইভেন্টের তারিখ এবং সময় কীভাবে এনকোড করা যায়?
আমার একটি অবিচ্ছিন্ন সময় সিরিজ নেই, তবে তারিখ এবং সময় সহ কিছু ইভেন্ট এবং আমি একরকমের আগ্রহ বিশ্লেষণ করি। এই আগ্রহটি সকাল এবং সন্ধ্যার মধ্যে পৃথক এবং সপ্তাহের দিনগুলির মধ্যে এবং গ্রীষ্ম এবং শীতের মধ্যে এবং ক্রিসমাস এবং ইস্টার ইত্যাদির আগে পৃথক হয়। এবং ইভেন্টগুলি নিজেরাই সময়ের সাথে একটি শক্তিশালী অ-ইউনিফর্ম বিতরণ করে (রাতের চেয়ে দিনের তুলনায় বেশি, সপ্তাহে কিছু ধরণের আরও কিছু, উইকএন্ডে আরও কিছু)।
আমি এটিকে বছরের সপ্তাহের সংখ্যা, সপ্তাহের 1-7 হিসাবে এবং দিনের সময় হিসাবে এনকোড করার চেষ্টা করেছি। তবে একটি স্পর্শযুক্ত অটোরকোডার দিয়ে ঘুরে বেড়ানো আমাকে এমন ধারণা দিয়েছে যে আমার ডেটা নিউরাল নেটওয়ার্কের কোনও অর্থ বোধ করে না, এমনকি এটি একটি বড় লুকানো স্তর সহ এমনকি ইনপুটটির কাছে কোনও কিছুর পুনরুত্পাদন করতে পারে না। শ্রেণিবদ্ধ 0-1 বা সাধারণ মান হিসাবে নয়।
তবে নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য সময়ের এনকোডিং সন্ধান করা বেশিরভাগ সময় টাইম সিরিজ সম্পর্কিত তথ্য দেয়, তাই বনটি কিছুটা চোখের পাতায় পড়ে তবে গাছের সন্ধানে।
অবশ্যই আমি ডেটা দেখতে এবং মোটামুটি আরও বা কম হতাশ শ্রেণীর শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। তবে ডিপ লার্নিংয়ের ধারণাটি হস্ত-নকশিত সমস্ত ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনকে সরিয়ে ফেলেছে বলে মনে হচ্ছে। এবং শ্রেণীবদ্ধকরণ একটি প্রাকৃতিক ক্রমাগত ইনপুট ভেরিয়েবলে বড় লাফ inোকানো হবে।
আমার মস্তিষ্কে আমার "প্রাকৃতিক এনকোডিং" আরও অনেকগুলি "রাত", "সকাল", "সপ্তাহের দিন" ইত্যাদির মতো কিছু বিভাগের কাছে একটি अस्पष्ट সদস্যতার মতো।
পুরো জিনিসটিকে আরও আকর্ষণীয় করে তুলতে, নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলিতে সেই তারিখ / সময় ডেটা থাকে তবে এটি একটি আলাদা প্রশ্ন।
সম্পাদনা: একরকমভাবে চক্রের জাতীয় তথ্যের সাথে সম্পর্কিত হ'ল সাম্প্রতিক কিছু প্রশ্ন
দিনের এই সময়ের ডেটা সেট করার সাথে কোন পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি যুক্তিসঙ্গত?