machine-learning - フィードフォワードニューラルネットワークの可変入力

Question

フィードフォワードニューラルネットワークで可変長入力を使用するための最も一般的な戦略は何ですか？

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具体的には、次の架空のシナリオを検討してください。

1. 左側に2つ（近接と色）、右側に2つ（近接と色）の4つのセンサーを備えた車があります。
2. 2つのアクチュエータがあります（左と右を想定）。
3. ニューラルネットワークをトレーニングして、2セットの入力（4ニューロンの近接/色）を一連の出力（2ニューロンの方向）に相関させることに成功しました。

ここで問題となるのは、どのようにスケーリングするかです。

1. 同じタイプのセンサー/アクチュエーターの固定された上限（たとえば、50）。あるいは
2. 任意の数のセンサー/アクチュエーター？

PS：私の直感は、構成するために神経ネットワークを作る形が必要だということですが、どこから始めればよいのか、少しもわかりません。

Answer 1

簡単な解決策は、固定された最大数のフィーチャのベクトルを常に構築し、非アクティブなフィーチャをデフォルト値のままにしておくことです。賢明なデフォルト値は通常ゼロです。入力を [-1, 1] の範囲にスケーリングする場合。