這個神經網絡應該使用哪個激活函數？

Question

我們正在開發用於跳棋遊戲的神經網絡。在我們的訓練數據，

0代表空白單元格， 1代表白色片， -1代表白王， 2代表一塊黑色和 -2代表黑王

所以，我們需要的是一個具有範圍[-2,2]的激活功能。我們應該使用哪個激活函數？請提出你的建議。

Answer 1

我不明白爲什麼你不能使用雙曲線函數

雙曲線函數的取值範圍爲[0,1]
修改S形函數來滿足您的需求，您可以通過它乘以4，乘以一個常數會影響它的幅度（範圍= [0,4]），
並且減去2，通過相減/加，您可以在Y軸上移動函數（範圍= [-2,2]）
所以函數看起來像這樣： S（t）= 4 *（1 /（1 + e ^（-t））） - 2

Answer 2

你的狀態編碼不是最優的。通常神經網絡對1-of-c encoding的分類效果更好。然後，很容易使用sigmoid單位。只需取5個輸出的argmax即可確定狀態。

Answer 3

是啊！ sigmoid函數工作得很好，因爲它整齊地適合你指定的範圍。我還將其用於我正在開發的模式識別問題。線性趨於正常工作。