多输出神经网络

Question

我正在尝试创建一个输出超过二进制值的神经网络。 问题如下： 我最近在kaggle https://www.kaggle.com/c/poker-rule-induction偶然发现了这个问题 基本上，问题是让程序预测测试集必须将其从0-9分类。我已经设法使用RandomForest库解决了这个问题。 我的问题是如何使用神经网络解决这个问题？ 我已经尝试过一些教程，你有2个二进制输入和1个二进制输出。 数据集如下所示：

Answer 1

如果我理解正确的话，你就会问如何构建神经网络输出神经元以进行二元分类。您可以设计输出以生成二进制向量，而不是使用一个输出非二进制（0-9）的值，而这些值由于多种原因而无法正常工作。

WHERE ...

1 = [0， 1 ，0,0,0,0,0,0,0,0]

2 = [0,0， 1 ，0,0,0,0,0,0,0]

3 = [0,0,0， 1 ，0,0,0,0,0,0]

...等

因此，向量中的每个项目可以是10个输出神经元之一，如果该项目为1，则其位置指的是其分类组。最好的例子是MNIST数字神经网络，通常也有10个神经元二进制输出。

请记住，实际输出将是表示概率/猜测的小数，即接近0或1。

这也意味着您的目标值必须是一个向量，它反向传播与每个神经元相对应的每个项目。