为具有不同属性的输入建立神经网络

Question

我正在寻找使用Tensorflow建立神经网络来根据它们具有的各种属性对项目进行评分。给定物品的属性数量可能很小（假设10是最大值），但可能的属性数量为几百个。例如，假设我们对不同属性（“轮子”，“发动机马力”，“机翼”等）和该属性（2,600,4）的数值进行评分的不同种类的车辆。

我的问题是：有没有办法给神经网络，型号为这个拥有的投入相对较少的属性项目可以有最大数量的顺序（在这个例子中，10）？或者每种可能的财产都需要作为投入，从而产生数以百计的投入，其中大部分（> 90％）对于任何给定项目都是空白的？

Answer 1

只需具备所有可能的属性作为输入，但当它们不存在时将它们设置为0。无论如何，神经网络的数百个输入并不少见。