Artificial intelligence 基于50个因素的决策神经网络设计

我正在用Encog库构建一个反向传播神经网络，它根据大约50个因子来做出决策，我需要它的最佳设计帮助：我们确实需要50个输入神经元，4个神经元作为输出来给出4位数的答案，但我不确定隐层中的神经元数量，有多少个是最好的？ 我还想问一下，带segmoid激活函数的反向传播是否最适合这种情况。

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感谢您的帮助。

使用单个隐藏层。只有一个隐藏层的神经网络已被证明是一个通用的近似。见：

至于隐藏神经元的数量。你需要进行实验。我会从50开始，然后尝试25-75

如果预期输出介于0和1之间，则可以使用Sigmoid。如果正常化为-1:1，也可以尝试tanh