私は論文を読んでいましたが、著者はネットワークを次のように説明しました。
「対応するディープ ネットワークをトレーニングするために、1 つの隠れ層を持つ全結合ネットワークが使用されます。ネットワークには 9 つのバイナリ入力ノードがあります。隠れ層には 1 つのシグモイド ノードが含まれ、出力層には 1 つの内積関数があります。したがって、ネットワークには 10 個の変数があります。」
ネットワークは、連続数 (y) を予測するために使用されます。私の問題は、シグモイドノードの後のネットワークの構造を理解していないことです。出力層は何をしますか? 内積は何に使うの？