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私は、ニューラルネットワークを使ってゲームのキャラクターの動きを制御しています。私は現在、膨大な量のディメンションを持っています。ストレージとコードの管理性を向上させるためにトリミングを行うために、すべての派生変数、つまりすでにネットワークに送信されたデータから計算できる変数をすべて削除することを検討しています。ニューラルネットワーク - すべての派生/計算された変数を削除する必要がありますか？
この例は、a）位置、b）速度、およびc）経路に沿った加速の関係です。現在、3つすべてのデータポイントの最後の50ポイントをNNに送信して、次の動きを決定するのに役立ちます。しかし、私は、システムの制御/エラーを位置を送信するだけで簡単に最小限に抑えることができるのだろうかと思います。理論的には、ニューラルネットワークは、位置履歴を与えられた時点で、その時点での速度と加速度を完全に引き出すことができなければなりません。
一般に、この容量のディメンション削減が推奨されていますか？なぜ、なぜそうではないのですか？
このシナリオでは、テストするだけで何が起こるかを知ることができますが、この場合、テストには数日かかることがあるので、これを考慮して誰かの経験を聞くことを望んでいました彼らは一般的なルールを推測するものである。
ボーナスに関する質問 - ランダムなフォレストとは対照的に、この評価/決定は、ニューラルネットワーク（機能をデータにマッピングする意図）では異なるでしょうか？
ありがとうございます！