我正在尝试在神经网络中使用属性嵌入技术，但我不确定如何实施。我希望能够将一些非连续的特征以向量的形式输入到神经网络中，以便网络能够更好地识别和预测。我已经了解到了嵌入层，但我还需要知道如何将特征转换为对应的嵌入向量并将其输入到网络中。我不明白如何处理特征的缺失值，以及如何选择嵌入维度的数量。在此我想请教专家们如何高效地实现属性嵌入技术。
对于使用属性嵌入技术，在神经网络中实现它主要有以下几个步骤：
准备数据：将特征进行处理，将所有离散变量进行类别编码或者one-hot编码，使数据可以输入到神经网络中。
嵌入层：将离散特征映射到连续的嵌入空间中，可以使用嵌入层实现。嵌入层的输出是嵌入向量，其向量维度可以自定义。
缺失值处理：对于缺失值，最简单的处理方法就是直接填补为0或者一个特殊的值，但更好的方法是通过填充平均值或使用一些填充方法来解决。
嵌入维度：嵌入维度的数量应当进行恰当地选择，如果维度太低会导致信息丢失，而维度太高会导致过多的参数需要训练，造成过拟合的风险。选择嵌入维度的通用方法是基于数据特征的多样性，通常可以设置为特征类别数的四分之一到二分之一。
需要注意的是，在使用属性嵌入技术时，不同的场景或数据集都需要进行个性化的参数设置和调整，这些参数调整需要通过实验得出。
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