如何处理神经网络中的实数？

Question

我一直在玩神经网络。我开始使用近似XOR函数而没有太多问题。但是，然后我攻击了近似sqrt函数的问题。

问题是输入和输出可以是任何实数，而不仅仅是数字0,1 [

有没有办法可以在神经网络中处理它，以便它可以直接输出实数？

或者我必须将输入和输出数据标准化为0,1 [范围？这不是精确度的损失吗？

由于

Answer 1

您可以在输出图层中选择其他激活功能，例如g（a）= a（身份）。但是，您应该有一个带有非线性激活函数（tanh，logistic）的隐藏层来逼近非线性函数。

Answer 2

最后，我发现最合理和通用的解决方案是对输入进行标准化，然后对输出进行非规范化。

用户必须设置输入/输出范围，然后一切正常。

这是大多数神经网络框架所做的。