ニューラルネットワークはマルチプレクサパターンを学習できますか？

Question

入力が3つあるとします：A、B、Cです。人工ニューラルネットワーク（必ずしもフィードフォーワードではない）がこのパターンを知ることができますか？

if C > k 
    output is A 
else 
    output is B 

カーテンタイプのネットワークがありますか？このタイプの問題に適していますか？

Answer 1

はい、フィードフォワードニューラルネットワークが学習するのは比較的簡単なパターンです。

私はシグモイド関数を仮定すると思う少なくとも3層が必要になります。

• 第1層は、C> K（及びおそらくはダウンシグモイド関数の線形範囲にAとBのスケール）
をテストすることができるが
• 第2層は第1層でA/0と0/B条件を計算できます。
• 第3層（出力層）はA/Bを与えるために加重和を実行できます（この層をSigmoidあなたが望む規模のスケール）

あなたが本当にあなたの問題の構造を知り、どのような計算をしたいのかと言うと、ニューラルネットワークは最も効果的な解決策にはなりそうにありません。関数/関係をモデル化するために必要な正確な計算。