我一直在学习使用神经网络作为业余爱好项目,但是如何处理分类数据完全失败了.我阅读了文章http://visualstudiomagazine.com/articles/2013/07/01/neural-network-data-normalization-and-encoding.aspx,它解释了输入数据的规范化,并解释了如何使用效果预处理分类数据编码.我理解将类别分解为向量的概念,但不知道如何实际实现它.
例如,如果我使用国家作为分类数据(例如芬兰,泰国等),我是否会将结果向量处理为单个数字以馈送到单个输入,或者我将为每个组件提供单独的输入向量？在后者的情况下,如果有196个不同的国家,这意味着我只需要196个不同的输入来处理这个特定的数据.如果向网络提供了大量不同的分类数据,我可以看到它变得非常笨重.
有什么我想念的吗？分类数据究竟是如何映射到神经元输入的？