如何訓練FeedForward有監督學習NeuralNet？

Question

假設我正在構建一個神經網絡來玩井字遊戲。據我所知，一個好的網絡設計將是9個輸入神經元[每個格子的一個格子] 3個隱藏層神經元和9個輸出神經元[每個潛在移動一個]。現在網絡已經建成了，你如何讀取網絡的輸出？

據我所知，爲了訓練網絡，每當我需要它做出決定時，我都會通過輸入端發送遊戲板。但是我該如何獲得該決定？

Answer 1

這裏要實現的關鍵是多輸出神經網絡改變它們的狀態以反映解決方案空間，但它們通常不會給你一個硬性和快速的最終決定。

最終，神經網絡不會給你「只有一個答案」，而是它會修改其內部狀態以反映概率景觀的解決方案。

如果你只是想要一個答案，那麼你將不得不有一個只有一個輸出節點的網絡。

沒有直接的，正確的答案在這裏

你的問題其實是相當複雜 - 從nueral淨選擇一個答案的科學是研究的整個領域，並自成一：

對於一些其他的見解，看看https://mathoverflow.net/questions/10697/methods-for-choosing-a-result-from-a-multiple-output-node-neural-network。\

而且，掃描等資源爲多輸出神經網絡的決策方法。