计算神经网络的输出

Question

我正在尝试创建神经网络，我正在使用aforge框架。我有3个输入，20个输出数据。输入如下：0.4397 1.4492 0.57,0.4296 1.5271 0.615等输出数据如下：[0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0， 0,0,0,0,0]，[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0，我正在计算输出看起来像：

我知道，输出必须得到[0,1]，但这里[-1,1]。我有标准化的列车数据（除以100）和输出数据（除以100）。

我的问题是什么？提前致谢。 （对不起，我的英文）

Answer 1

多层感知器（我猜你正在使用）的每个节点的输出不在[0,1]或[-1,1]中，而是在[-∞，+∞]中。通过这种方式，MLP可以执行回归或分类。在您的情况下，由于您将其用于分类问题，因此输出将通过激活函数传递，该函数将输出限制为特定间隔。

两种常用的函数是sigmoid函数和双曲正切函数，它们分别将输出映射到[0,1]和[-1,1]。在您的情况下，框架最有可能使用双曲线函数作为默认激活。你找到那个参数，它是sigmoid / logistic或类似的东西。

PS：无论上述情况如何，你确定你要解决的问题是否正确？对于分类问题，3输入和20输出似乎不太可能。