Как правильно подготовить последовательность данных в НС

Question

у меня два вопроса связанных с Нейронными Сетями

1 Вопрос. Как предоставлять данные с привязкой например к времени? Правильно ли я сделаю в таком случае со следующим примером :

Время (сек.) | Сенсор №1 (кол-во машин в пробке) | Сенсор №2 (кол-во машин в пробке)

Максимальное значение для времени = 604800 (секунд в неделе)
Максимальное кол-во машин в пробке = 100

2 Вопрос. Что делать если данные например разных типов:

Вот как быть в такой ситуации когда в одной структуре встречаются такие типы :

• Время (для удобства опять же храним в секундах)
• Параметр (обычное число, замер какой нибудь температуры например)
• Булевое TRUE либо FALSE
• Изображение (Нормализованный вектор следующего вида {0,1,0.1,0.5,0.3, ...})

Answer 1

Нейронные Сети (дальше НС) обычно принимают на вход вещественные числа.

• Время легко преобразуется к числу секунд/миллисекунд/микросекунд/наносекунд прошедших с 1970-01-01 00:00:00 UTC
• при работе со строками распространено два популярных подхода:
  1. завести индексированный словарь слов и заменить слова в тексте на их индексы. Обычно в таких словарях существует специальное слово - _UNDEFINED_ для всех слов не попавших в словарь.
  2. One Hot Encoding: когда набор предложений преобразовывается к булевой матрице размерности: число образцов (предложений или строк) x число слов.

Пример:

    idx     word1  word2  word3 ... wordN
      0       0     0      1    ...   0
      1       1     1      0    ...   1
      2       1     0      1    ...   0

• Булевое число легко представить в виде: 1 - True, 0 - False
• Изобоажение уже является числовой 3D матрицей размерности : ширина x высота x число цветовых каналов (например 3 канала для цветного RGB (Red/Green/Blue) изображения)

Часто вектора (столбцы) нормализуют - приводят к диапазону значений [0, 1] или [-1, 1] - иначе значения столбцов имеющие более высокие порядки могут получить более высокие веса и "вытеснить" другие признаки.