Как вы обучаете обучению NeuralNet под наблюдением FeedForward?

Question

Предположим, я строю нейронную сеть, чтобы играть в крестики-нолики. Насколько я понимаю, хорошим дизайном для сети было бы 9 входных нейронов [по одному на каждый квадрат в сетке] 3 нейрона скрытого слоя и 9 выходных нейронов [по одному на каждое потенциальное движение]. Теперь, когда сеть построена, как вы читаете вывод сети?

Насколько я понимаю, для обучения сети я посылаю сетку игровую доску [через входы] каждый раз, когда она мне нужна для принятия решения. Но как мне получить это решение ?

Answer 1

Ключевым моментом, который необходимо осознать здесь, является то, что несколько выходных нейронных сетей изменяют свое состояние, отражая пространство решения, но обычно они не дают вам сложного и быстрого окончательного решения.

В конечном счете, нейронная сеть не дает вам «только один ответ», но, скорее, она изменяет свое внутреннее состояние, чтобы отразить вероятностный ландшафт решений.

Если вам нужен только один ответ, вам понадобится сетка с одним выходным узлом.

Прямого, правильного ответа здесь нет

Вопрос, который у вас есть, на самом деле довольно сложный - наука о выборе ответа из внутренней сети - это целая область исследования, сама по себе:

Для некоторых других идей, посмотрите https://mathoverflow.net/questions/10697/methods-for-choosing-a-result-from-a-multiple-output-node-neural-network. \

Кроме того, просмотрите другие ресурсы для поиска методов принятия решений для нескольких выходных нейронных сетей.