Data Encoding

Data Encoding

 

시간이 지남에 따라 신경망에 데이터를 인코딩하는 많은 다양한 방법이 있다. 시계열 인코딩은 시간이 지남에 따라 발생하는 이벤트를 신경망에 표현하는 것을 다룬다. 순방향 신경망은 항상 주어진 입력 벡터에 대해 동일한 출력 벡터를 생성하기 때문에 이 인코딩이 필요하다. 순환 신경망은 시간이 지남에 따라 발생하는 데이터를 자동으로 처리할 수 있기 때문에 시계열 데이터를 인코딩할 필요가 없다.

 

from IPython.display import display, HTML
import pandas as pd
import numpy as np

x = [[32],
     [41],
     [39],
     [20],
     [15]]

y = [1,-1,0,-1,1]

x = np.array(x)
print(x[ :, 0])

[32 41 39 20 15]

df = pd.DataFrame({'x':x[:, 0], 'y':y})
display(df)

x = [[32, 1383],
     [41, 2928],
     [39, 8823],
     [20, 1252],
     [15, 1532]]

x = np.array(x)
print(x[ :, 0])

df = pd.DataFrame({'price':x[:, 0], 'volume':x[:, 1], 'y':y})
display(df)