신경망의 이벤트 날짜와 시간을 어떻게 인코딩합니까?
연속 시계열이 없지만 날짜 및 시간이있는 일부 이벤트가 있으며 관심 분야를 분석합니다. 이 관심사는 아침과 저녁에 차이가 있으며 주중, 여름과 겨울, 크리스마스와 부활절 전과는 다릅니다. 그리고 이벤트 자체는 시간이 지남에 따라 강력한 불균일 한 분포를 가지고 있습니다 (주간에 더 많은 종류, 밤에 더 많은 종류, 주말에 더 많은 종류).
나는 그것을 요일 1-7과 요일로 Number of Week로 인코딩하려고 시도했다. 그러나 희소 한 자동 인코더로 놀아봤을 때 내 데이터가 신경망에 아무런 의미가 없다는 인상을주었습니다. 숨겨진 큰 레이어로도 입력 근처에 아무것도 재현 할 수 없었습니다. 범주 0-1 또는 정규화 된 값이 아닙니다.
그러나 신경망에 대한 시간 인코딩을 검색하면 대부분 시계열에 대한 정보가 제공되므로 숲에 의해 눈을 가린 채 나무를 찾고 있습니다.
물론 데이터를보고 대략적으로 비 확실한 분류 할 수 있습니다. 그러나 딥 러닝의 개념은 모든 수작업으로 만들어진 수동 기능 추출을 완전히 없애 버리는 것 같습니다. 그리고 분류는 자연스럽게 연속적인 입력 변수에 큰 점프를 삽입합니다.
내 두뇌의 "자연 인코딩"은 "밤", "아침", "평일"등과 같은 일부 범주의 퍼지 멤버쉽과 비슷합니다.
모든 것을 더 흥미롭게 만들기 위해 dependend 변수에는 날짜 / 시간 데이터가 포함되어 있지만 다른 질문입니다.
편집 : 어떻게 든 주기적 데이터 종류와 관련된 최근 질문은 다음과 같습니다.