В настоящее время я использую MLP для задачи, которая имеет много входов (> 500) и выходов (> 300). Большинство нейронов, запущенных в задаче обучения и прогнозирования, представляют собой нули, и от 3 до 4 из них имеют значение> 0, чаще всего около 1. Выход всегда должен приводить к одному выводу / наибольшему ответу. У меня проблема в том, что вывод остается неизменным, независимо от того, что я ввожу. Я могу заверить вас, что это не ошибка кодировщика. Также я изменил почти каждый фактор, который вы можете изменить в нейронной сети. Я предполагаю, что MLP не является подходящей структурой нейронной сети для этого типа, поэтому малейшие входные изменения, похоже, не распознаются. Что бы вы мне порекомендовали? Заранее спасибо! Пример того, как выглядит вход: [0; 0; 0; ...; 0; 1; 0; 0; 0; ...; 0; 0; 1; ...; 0; 0; 1; 1; 0; ...]