假设我正在构建一个神经网络来玩tic-tac-toe。据我了解，网络的一个好设计是9个输入神经元[网格中每个方格一个] 3个隐藏层神经元和9个输出神经元[每个潜在移动一个]。既然建立了网络，你如何阅读网络的输出？
根据我的理解，为了训练网，每次我需要它来做出决定时，我会通过输入发送网络游戏板。但我如何获得该决定？
答案 0 :(得分：3)
这里要认识到的关键是多输出神经网络改变它们的状态以反映解决方案空间，但它们通常不会给你一个艰难而快速的最终决定。
最终，神经网络不会给你“只有一个答案”，而是修改其内部状态以反映解决方案的概率性格局。
如果您只想要一个答案，那么您必须拥有一个仅有一个输出节点的网络。
这里没有直接的，正确的答案
你所拥有的问题实际上相当复杂 - 从一个网络中选择一个答案的科学是一个完整的研究领域，在自身中：
有关其他一些见解，请查看https://mathoverflow.net/questions/10697/methods-for-choosing-a-result-from-a-multiple-output-node-neural-network。\
此外，扫描其他资源以获取多输出神经网络的决策方法。