neural-network - 神经网络弄清楚用户输入的含义

我正在尝试让神经网络根据用户尝试找出输入的意义（在这种情况下是键盘键）。

我有多个可能的输出“命令”，NN可以将输入解释为意思，并且在每个状态下某些输出可以算作有益而其他输出是有害的

当NN第一次启动时，没有任何输入应该具有任何特定含义，但随着时间的推移，我希望NN能够找出用户最有可能的含义。

我尝试过多层感知器NN，其输入节点数与物理输入数一样多，输出节点数与命令数相同，节点数等于其他两个层的总和作为单个隐藏层在这种情况下，它是5,15,10。

NN假定用户只会做出符合NN最佳利益的动作。

到目前为止，似乎NN正在弄清楚它可以采取的命令是什么，最有可能导致有利的移动，无论输入键是什么，而不是试图找出哪个键应该导致什么移动根据用户。

因此，我想知道（很可能是错误的）我是否应该为每个输入生成一个单独的NN，以尝试根据用户计算出当前输出。

我应该研究一种不同类型的NN，它会更好地工作，是否有针对这个问题的推荐配置？我会对阅读有助于解决这一特定问题的材料的一些建议感到满意。

我最好是NN的业余爱好者，并希望了解更多关于整个领域的内容，但我现在正努力将注意力集中在这个问题上。