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Neural network 一个输入一个输出的编码平均值

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我想用Encog构建一个神经网络，它有1个输入（0/1或真/假）和1个输出（双值），如果指定了标准（1作为输入），则计算平均值，如果未指定标准（0作为输入），则计算0

例如，如果我有以下训练数据集

input | ideal
  1   |  0.6
  0   |  0
  1   |  0.2
  1   |  0.4
然后，如果输入为0，我预计约为~0.0，如果输入为1，则约为~0.4

我把我的问题简化了很多。但两个主要问题是：

  • 我可以使用这样的数据集，还是应该计算所有数据集的平均值 复制输入值并使用unique开始网络培训 输入
  • 最佳网络结构（网络类型、， 上述问题的激活函数（传播）
    • 是的，你们可以从神经网络中得到平均值，但你们需要修改你们的训练集。现在你有三个1，只有一个0，这意味着你的神经网络会增加一些偏差。或者，如果你喜欢偏见，你只需要训练你的神经网络。关于网络结构，我建议您使用带s形函数和反向传播的多层神经网络作为训练方法，或者您也可以尝试使用quickprop。

    假设输入为1，输出为6？我说得对吗？不，我想要一个接近输入1所有理想输出平均值的值。对于上面的训练集，它将是0.4。