网球比赛人工神经网络的输入表示

Question

我有一个网球比赛列表，其中包括时间，场地，表面，赢家/输家的排名，赢家/输家的比赛等信息。我打算用这些信息训练一个MLP网络（使用PyBrain）并将其映射到单个输出 - 如果第一个玩家是赢家，则为1.0，否则为0.0。目标是预测未来的匹配（其中一些输入未定义）。

每个玩家都由一个整数标识。有超过100名球员。我想知道我是否可以用这些整数直接表示球员，如果我应该使用小数（即除以100）还是我应该使用二进制表示？这很重要吗？

Answer 1

我不太确定球员号码是如何表示的。

我假设神经网络将在时间，场地，表面，排名等方面接受培训，而不是玩家号码，所以玩家ID很可能独立于算法。

这听起来像你有一个数据结构，其中包含的球员和他们的历史业绩和排名，以及比赛时间表。所以玩家和时间表信息很可能会作为神经网络的参数输入，但是玩家ID将是一个管理评估过程的外部参数。如果这是真的，那么这是如何实现取决于你的评估算法，而不是神经网络。