Neural network 构建神经网络象棋引擎

我正在建立一个单层NN来下棋

输入是n个训练集的矩阵[n，m]，每个训练集有64个特征，其中每个特征代表一个正方形

训练输出是一个矩阵[n，1]，其中每个输出是从stockfish获得的Centipown分数。例如，分数可以是100、-200、1405等等

我想构建这个NN，它有64个输入节点、500个隐藏节点和1个输出节点，用于输出分数

我知道NN用于分类，但我想知道是否可以构建一个也可以输出任意整数的NN

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谢谢

是的，神经网络可以输出任意整数。所以。。。我可以建立上述网络。1个输出节点，根据训练的权重打印出1个任意数？？这是个好消息。。。谢谢，我从来没说过。我不知道这个问题的答案，我的问题是我想建立一个神经网络，它有64个输入节点，500个隐藏节点，1个输出节点，用于输出分数（任意整数）。这可行吗？我在考虑这个主意。但是我不明白你打算如何训练这个系统。我将训练数据定义为矩阵[n，m，c]，其中c表示给定电路板布局的百分分值。如果你进行有监督的培训，你就不可能有一个在培训中没有反馈的输出。如果您打算预测厘巴值，则应将其包含在训练数据中。在使用遗传模型的情况下，训练只返回权重和神经网络结构。是的，神经网络可以输出任意整数。所以。。。我可以建立上述网络。1个输出节点，根据训练的权重打印出1个任意数？？这是个好消息。。。谢谢，我从来没说过。我不知道这个问题的答案，我的问题是我想建立一个神经网络，它有64个输入节点，500个隐藏节点，1个输出节点，用于输出分数（任意整数）。这可行吗？我在考虑这个主意。但是我不明白你打算如何训练这个系统。我将训练数据定义为矩阵[n，m，c]，其中c表示给定电路板布局的百分分值。如果你进行有监督的培训，你就不可能有一个在培训中没有反馈的输出。如果您打算预测厘巴值，则应将其包含在训练数据中。在使用遗传模型的情况下，训练仅返回权重和神经网络结构。