神经网络读取数据神经单元的设置

目前遇到问题，要处理的是123个样本，每个样本是32768个数据点。总共是123*327768=4030464个数据点。
我目前是用的batch-size=32，神经网络结构（32，32768）读取，但是感觉很奇怪，跨考人工智能。
不知道该如何将这些数据以合适的维度和神经单元数目，读取到神经网络里，请问大家有什么建议吗？

【以下回答由 GPT 生成】

对于处理大规模数据的问题，可以考虑以下策略：

1. 数据处理：由于数据点的数量很大，首先需要对数据进行处理和准备。以下是一些可能的处理策略：

   • 特征选择：考虑对数据进行特征选择，选择那些对分类/回归任务有更大意义的特征，以减少数据的维度。
   • 特征缩放：对数据进行特征缩放，使得不同特征的取值范围相近，避免某些特征对模型的影响过大。
   • 数据降维：可以考虑使用降维算法，如主成分分析（PCA）等，将高维数据投影到较低维的空间中。
   • 数据分割：如果数据点的数量仍然太大，可以考虑将数据进行分割，以便在每个batch中处理更少数量的数据。

2. 神经网络架构：

   • 输入层设置：由于每个样本包含32768个数据点，可以将每个数据点作为一个输入特征。可以将输入层的神经元数量设置为32768，这样每个样本都会有一个对应的输入神经元。
   • 隐藏层设置：根据任务的复杂性和数据的特征，可以根据经验设置隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量。可以尝试使用一些常用的神经网络模型，如多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN），并根据实验结果进行调整。
   • 输出层设置：根据任务的类型，设置输出层的神经元数量。例如，对于二分类任务，可以设置输出层为1个神经元，使用sigmoid函数作为激活函数；对于多类分类任务，可以设置输出层的神经元数量等于类别数量，并使用softmax激活函数。

3. 批处理大小选择：

   • 批处理大小表示在一次迭代中处理的样本数量。对于大规模数据，通常会将其分割成较小的批次进行处理。可以根据实际情况选择适当的批处理大小，尽量充分利用计算资源同时避免内存溢出。

在代码实现方面，可以使用现有的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来构建和训练神经网络模型。以下是伪代码示例：

# 数据处理
processed_data = preprocess_data(raw_data) # 进行特征选择、特征缩放、数据降维等预处理操作

# 构建神经网络模型
model = create_neural_network_model(input_shape=32768, hidden_units=[128, 64], output_units=1) # 输入层32768个神经元，隐藏层分别设置为128和64个神经元，输出层1个神经元

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(processed_data, labels, batch_size=32, epochs=10) # 根据实际情况选择合适的批处理大小和训练轮数

上述示例代码中的preprocess_data函数和create_neural_network_model函数需要根据实际需求进行实现，并根据数据和任务的特点进行调整。

请注意，以上只是一种可能的解决方案，具体实施方案可能需要根据实际情况进行调整和优化。

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