私はニューラルネットワークで遊んでいましたが、あまり問題なくXOR関数を近似することから始めましたが、その後はsqrt関数を近似する問題を攻撃しました。
問題は、入力だけでなく、出力も任意の実数であり、0,1 [
ニューラルネットワークでそれを扱うことができる方法があるので、実数を直接出力することができますか？
または、入力と出力のデータを[0,1]の範囲に正規化しなければならないのですか？精度の喪失ではありませんか？
ありがとう
回答：
回答№1の場合は3で別の有効化機能を選択することができますあなたの出力層。 g（a）= a（同一性）。ただし、非線形関数を近似する非線形活性化関数（tanh、logistic）を持つ隠れた層を用意する必要があります。
回答№2の場合は1
最後に、最も合理的かつ包括的な解決策は、入力を正規化して出力を非正規化することでした。
ユーザーは入出力範囲を設定しなければならず、すべてがうまく機能します。
これは、ほとんどのニューラルネットワークフレームワークによって行われていることです。