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我正在使用具有激活功能的 NN：

F = 1 / ( 1 + e^(-4.9*S) )
S 是输入的总和

网络有 1 个输出节点，被解释为电机
的状态 电机有 3 种状态： 1 顺时针运动 2 逆时针运动 3 锁定

问题是我应该如何解释输出？例如这样说是否正确：

  • if ( output > 0.8 ) then 顺时针运动
  • if ( 0.2 > output < 0.8 ) 然后锁定
  • if ( output < 0.2 ) then 逆时针运动

我的意思是解释输出是否正确，因为它有 3 个状态？单个节点是否有权拥有 3 个状态？或者我必须为 3 个州提供 3 个不同的节点？

另一种方式来问这个问题： 0.2 和 0.8 之间的值是否意味着什么，或者只是未定？

另一个相关问题：单个输出节点可以表示电机的度数吗？例如 0->0 度 0.5->180 度 1->360 度 ...

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这完全取决于你的神经网络。对于你描述的那个，我会说它可以代表中间状态，或者它可以代表“混淆神经网络”。

因此，我建议使用三个输出。如果无论出于何种原因，它们都没有起火，或者不止一个起火，你就知道有什么东西坏了。

是的，你可以让神经网络输出一个连续变量，但它需要稍微仔细调整，并且可能至少在最后一层有一个线性激活函数。

于 2012-09-17T17:49:15.197 回答
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我同意（与 zabediah49 一起），三个输出听起来更明智，每个州一个。如果状态是互斥的，而且听起来像，我什至会考虑使用 softmax 输出而不是 sigmoid。

-Ø

于 2012-09-18T11:59:31.163 回答