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신경망을 시작하고 AND/OR과 같은 부울 함수를 구현하려고합니다. 0과 1을 이진 입력으로 사용하는 대신 -1과 +1을 사용합니다. 우리가 (0, 1)을 사용할 수없는 이유가 있습니까? 예 : http://www.youtube.com/watch?v=Ih5Mr93E-2c0과 1 대신에 -1과 +1을 이진 입력으로 사용하는 이유
A
답변
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대부분의 경우 차이점이 없습니다. tanh 대신 물류 기능 활성화를 사용하십시오. 어떤 특수한 형태, 예를 들어, 이싱 모델 (iting model)과 같이, 매개 변수 공간을별로 바꾸지 않을 수있다.
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입력을 실제로 사용하는 경우 {-1,1}을 사용하는 데 제한이 없습니다. {0,1} 또는 기타 실수 (예 : {6,42}) 쌍을 사용하여 True/False 입력 값을 정의 할 수 있습니다.
차트에서 혼란스러운 점은 {-1,1}이 뉴런의 출력 인 으로 사용된다는 것입니다. @Memming이 말한 것처럼 그 이유는 뉴런에 사용 된 활성화 함수 때문입니다. tanh이 활성화 함수에 사용되면 뉴런의 출력은 (-1,1) 범위에 있고, logistic function을 사용하면 출력은 (0,1) 범위에있게됩니다. 둘 중 어느 것이 다중 레이어 퍼셉트론 (perceptron)에서 작동 할 것인가? 그에 따라 목표 값 (예상 출력)을 정의해야합니다.
여기를 참조하십시오 http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part2/, 'Subject : 0과 1로 이진 입력을 코딩하지 않으시겠습니까? ' –