次のデータを使用してニューラル ネットワークを実装しようとしています。出力変数を 0-1 に変換し、ロジスティック活性化関数を使用することは既に決定しています。問題は、入力変数をどのように変換するかです。通常、それらを 0/1 または -1/1 に変換し、ロジスティックまたは tanh 隠しメモ変換関数を使用することを読みました。しかし、入力データをダミーに変換する人もいると読んでいます。(1,2,3) またはまったく変換しません。何をするのが最適なのか、私はちょっと困惑しています。この問題に関する 2 番目の質問は、隠しノードのアクティブ化関数を選択する方法です。これはデータ変換に基づいていますか?
ありがとうございます。
Age Salary Mortrate Clientrate Savrate PartialPrate
[1,] 62 2381.140 0.047 7.05 3.1 0
[2,] 52 1777.970 0.047 6.10 3.1 0
[3,] 53 2701.210 0.047 6.40 3.1 0
[4,] 52 4039.460 0.047 7.00 3.1 0
[5,] 56 602.240 0.047 6.20 3.1 0
[6,] 43 2951.090 0.047 6.80 3.1 0
[7,] 49 4648.860 0.047 7.50 3.1 0
[8,] 44 3304.110 0.047 7.10 3.1 0
[9,] 56 1300.000 0.047 6.10 3.1 0
[10,] 50 1761.440 0.047 6.95 3.1 0
[11,] 63 1365.660 0.047 6.40 3.1 0
[12,] 51 986.530 0.047 6.40 3.1 0
[13,] 81 0.000 0.047 8.10 3.1 0
[14,] 64 0.000 0.047 5.80 3.1 697
[15,] 73 0.000 0.047 6.90 3.1 197
[16,] 56 226.890 0.047 5.15 3.1 750
[17,] 51 2576.645 0.047 3.70 3.1 8207
[18,] 66 3246.710 0.047 4.30 3.1 4
[19,] 66 3105.950 0.047 4.50 3.1 2998
[20,] 64 114.950 0.047 6.60 3.1 500
[21,] 84 1468.030 0.047 4.30 3.1 5000
[22,] 55 2616.510 0.047 4.70 3.1 3629
[23,] 71 3189.680 0.047 5.90 3.1 5445