我想知道神经网络是否能够回归非常接近价值的目标值。例如:
input [100 150 200 300]
output [0.99903 0.99890 0.99905 0.99895]
或者是否应该处理输出或目标数据?
感谢。
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神经网络的三个输入/输出值规则:
答案 1 :(得分:0)
kwatford是对的,规范您的数据!
理论上神经网络可以学习这样的目标。但我们正在研究具有精确实数表示的真实计算机。现在,想一想:你训练你的神经网络,在训练过程中,当前的预测就是:
输入[100 150 200 300]
输出[0.99905 0.99890 0.99903 0.99895]
我只是翻了100和200的结果。因此,平方误差的总和将是4e-10。您添加到神经网络权重的值将更小。使用单精度浮点数时,此数字已经存在问题。 GNU Octave中的一个例子证明了这一点:
single(0.99905)+single(1e-10)
ans = 0.99905
这意味着在大多数人工神经网络实施中,不可能或:规范化您的数据。 :)