Artificial intelligence 如何处理神经网络中的多个正确输出

我一直在研究一些基本的神经网络。到目前为止，我只知道前馈和反向传播类型。我想知道当某个输入有多个正确的输出时，如何计算误差。

据我所知，有监督机器学习的一个基本假设是，某个输入向量只有一个正确的输出。然而，也有一些例外，例如Elman网络，其输出不仅取决于输入，而且还取决于先前输入的输出。此类网络通常用于处理时间序列。这就是你想知道的吗？或者你还想使用其他应用程序？

尝试在AI专用论坛上提问。对它们进行加权，然后选择加权最高的一个。