Il mio problema è piuttosto complesso, quindi ecco un esempio simile e semplificato.
Supponiamo che volessi predire il Miles Per Gallon (consumo di carburante) di un'auto, sulla base delle seguenti informazioni: hai il peso del veicolo in sterline, il numero di cilindri nel motore e un numero che corrisponde a un tipo di veicolo (0 = cubo auto, 1 = auto standard, 2 = furgone, ecc. cetera), e la quantità di pioggia nell'ultima ora (in galloni).
Supponi di prendere tutte queste informazioni e di compilarle in un vettore a 4 dimensioni, [Weight, Cylinders, Vehicle Class, Rain] . Poiché la pioggia di 4 ore fa è ancora importante, diciamo che abbiamo preso più di questi vettori nelle ultime 5 ore e li abbiamo inseriti in una rete, quindi abbiamo qualcosa di simile a questo:
[Weight 5 hours ago, Cylinders 5 hours ago, Vehicle Class 5 hours ago, Rain 5 hours ago]
[Weight 4 hours ago, Cylinders 4 hours ago, Vehicle Class 4 hours ago, Rain 4 hours ago]
...
[Weight in past hour, Cylinders in past hour, Vehicle Class in past hour, Rain in past hour]
Inserimento, con conseguente "importo attuale della pioggia"
Domanda: come si formatterà questo problema per l'uso in Artificial Neural Network? Le reti possono prendere vettori come input? Sarebbe meglio assegnare ogni nodo a un singolo valore (quindi ogni vettore richiede 4 nodi, uno per ogni dimensione, risultante in 20 nodi per l'insieme)?
A causa del cambio di orario, ho considerato l'utilizzo di un HMM / MM, tuttavia, non sto trattando esclusivamente dati categoriali. Questo non è per una classe o altro, sto solo imparando per puro interesse ... Grazie!