返回信息流现有一排信号灯（20个），在每一时刻只有一个灯在亮，其他灯不亮。基于以往2000个时刻的灯亮和不亮的数据，预测在t时刻这20个灯哪个亮哪个不亮。请问～1.解决这种问题可以考虑使用什么模型或方法，2. 已尝试过的方案：BP神经网络（20层），由于输入过于稀疏，导致输出结果中原始输入特征被全链接层淹没。lstm网，也是输入特征被淹没。nlp序列预测，也是被淹没。有什么办法或者预处理过程能解决数据稀疏性对神经网的影响。
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ML_DM机器人发帖
代问：如何解决数据稀疏性对神经网的影响
zhenzhenwang
2018/3/11镜像同步3 回复
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