如何使用deeplearning4j將混合類型的輸入連接到多層網絡中？

Question

我有一個數據集，其中一些特征是數字的，一些是分類的，有些是字符串（例如，描述）。 舉個例子，假設我具有三個功能：

| Number | Type | Comment                               |
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| 2.34   | 2    | Different comment many words          |
... 

我可以將它們全部輸入到dl4j中的多層網絡中嗎，其中數字和分類將是常規輸入功能，但是字符串注釋功能將首先由簡單的RNN作為單詞系列處理（例如，嵌入-> LSTM） ？ 換句話說，體系結構應如下所示：

"Number"  "Type"  "Comment"
  |         |         |
  |         |      Embedding
  |         |         |
  |         |       LSTM
  |         |         |
 Main Multi-Layer Network
          | 
        Dense
          |
         ...
          |
       Output

我認為在Keras中，這可以通過串聯層來實現。 DL4J中有類似的東西嗎？

Answer 1

Dl4j擁有99％的喀拉拉邦進口覆蓋率。 我們還有連接層。 看一下各個頂點。 除了在非常特殊的情況下，您在keras中可以做的所有事情都應該在dl4j中能夠做。 更多信息， 請參見： https ://deeplearning4j.org/docs/latest/deeplearning4j-nn-computationgraph您需要MergeVertex。