是否存在转换不连续函数/值以用于神经网络等的一般方法？
例如：
角度从2pi不连续 - > 0，即使值基本相同。在这种情况下，我能想到的最简单的变换是将角度转换为3个均匀间隔角度（0,2 / 3pi，4 / 3pi）的一组最小角度距离。
在这种情况下，没有两个不同的角度应该产生相同的三个距离，但是两个非常相似的角度应该总是产生三个非常相似的距离。
虽然我没有对此进行广泛测试，但在尝试使用最小复杂分类器（例如单层神经网络）时，转换似乎更合适。
我想知道这种转型风格是否存在任何可以应用于其他情况的“一般形式”。
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为什么不使用sin（x）和cos（x）？ （这只是我想到的第一个想法）