Machine learning 机器学习；功能“；可能有两个或多个输出

假设我想用神经网络对

sqrt

函数建模。但是对于每个输入

x

，有两个答案

sqrt（x）=y

和

sqrt（x）=-y

。（但事实上，我不知道我有

sqrt

功能-我只是有很多数据-所以我不知道每个输入

x

是否有0、1、2或更多答案

y

）如何获得

y

的正确分布

你应该问自己的问题是，你将如何训练这样一个神经网络：

如果您考虑将x->{sqrt（x），-sqrt（x）}作为培训示例i，那么这意味着您可以通过查看单个示例来了解输出的数量，因此您应该对有两个输出的事实进行编码

如果你想举一些例子，有时是x->sqrt（x），有时是x->sqrt（x），那么你的神经网络将很难训练，因为每个梯度都可能以完全不同的方式改变权重。经过多次训练后，它可能会收敛，只输出它看到最多的y

更好的方法可能是在强化学习中使用奖励函数。在这种情况下，函数将是f（x）=x^2，并且将简单地说明输出是否正确。这将使你的人际网络同时获得积极和消极的输出。所以，试着为你的问题找到一个奖励函数