你如何训练一个FeedForward监督学习NeuralNet？

Question

假设我正在建立一个神经网络来玩tac脚趾游戏。据我所知，一个很好的网络设计是，在网格中，每个正方形有9个输入神经元，3个隐藏层神经元，9个输出神经元，每个电位移动一个。现在，网络已经建立，您如何读取网络的输出？

据我所知，为了训练网络，每次我需要它来做决定时，我都会通过输入发送网络游戏板。但是，，，我怎么得到这个决定呢？

Answer 1

这里要实现的关键是，多个输出神经网络改变它们的状态以反映一个解决方案空间，但它们通常不会给您一个硬的、快速的、最终的决定。

最终，一个神经网络不会给你“一个答案”，相反，它会修改它的内部状态，以反映解决方案的概率前景。

如果您只想要一个单一的答案，那么您就必须有一个只有一个输出节点的node网络。

这里没有直接的，正确的答案，

你的问题其实是相当复杂的--从一个天体网络中选择一个答案的科学，是一个研究的整个领域，本身就是这样：

要了解其他一些见解，请访问https://mathoverflow.net/questions/10697/methods-for-choosing-a-result-from-a-multiple-output-node-neural-network .\

同时，扫描其他资源，寻找多输出神经网络的决策方法.