このコードを使用して、シーケンスの最終的な数を予測しようとしています。
問題は、ニューラル ネットワークが常に浮動小数点数を予測することです。
サンプルの種類を修正する方法はありますか? 整数、ブール値、および文字列でテストしたい。
ありがとうございました
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整数を取得するには、浮動小数点数を単純に丸め、おそらく範囲を広げます (たとえば、出力が入っ0..1ていて整数が必要な場合100は、返された値を掛けて100から丸めます)。
0ブール値を取得するには、単に値をまたはに丸めます1。
文字列を取得するのは難しいです。予想される文字列のタイプが事前にわかっている場合は、それらを表にして、上記の整数メカニズムを使用して、返される文字列のインデックスを取得できます。一方、文字列がわからず、実行時に動的に作成したい場合は、大きな問題が発生します。おそらく、何らかの文法に従って各文字を独自に取得する必要があります。
編集：もう1つのオプションは、ネットワークの出力層を（通常はソフトマックス）ニューロンの層で構成し、それぞれが出力の値を担当することです。たとえば、積分出力を 10 個だけにしたい場合は、10 個の出力ニューロンがあり、より高い出力を持つニューロンが整数出力になります。競争力のある学習に沿った何か
于 2013-06-10T07:14:13.637 に答える