给定目标函数f：R ^ 4 - > R ^ 2，你能画我（给我一个例子）一个人工神经网络，比方说有两层，隐藏层有3个节点。
现在，我想我理解当一个函数像[0,1] ^ 5 - > [0,1]时ANN是如何工作的，但我不太清楚如何从R4到R2做一个例子。 我是机器学习的新手，赶上所有这些概念有点困难。 提前谢谢。
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首先，输出层需要两个神经元。每个神经元都对应于输出空间的一个维度。
输出层中的神经元不需要激活函数来限制它们在[0,1]区间中的值（例如逻辑函数）。即使您在区间[0,1]中缩放输出空间，也不要使用sigmoid函数进行激活。
虽然您的原始数据不在[0,1] ^ 4中，但您应该进行一些预处理以进行缩放并将它们移动到均值为零和方差1.您必须对所有示例应用相同的预处理（训练和测试）
这应该可以为你提供一些东西。