如果我们有一个神经网络，例如使用sigmodial逻辑激活功能的多层感知器反向传播神经网络，是否可以提供网络输出并让它计算出一组输入？由于我们可以通过使用自然对数和逆运算来反转激活函数，直到我们得到一个由所有权重乘以其输入组成的和值，我认为至少可以得到一组可能的输入将生成指定的输出值。
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由于存在将结果分配到摄食神经元的无限多种可能性，这对于每个接受神经元的数量等于摄食神经元的数量的层是可能的。在那里，它是一个简单的线性方程，归结为矩阵乘法/反演问题，可以很容易地解决。
如果接收神经元的数量（n）小于进食神经元的数量（m）的神经元的数量，则作为解空间具有m-n维度的流形。