Python Neurolab - 修正输出范围

Question

我正在学习一个基于示例的模型，示例的格式是 ${((x_{i1},x_{i2},....,x_{ip}),y_i)}_{i=1...N}$，我使用的是一种叫做前馈多层感知器的神经网络（newff），这个是用Python库neurolab实现的。我希望这个神经网络的输出在任何进一步的模拟中都是正数。 我该如何确保我训练好的神经网络在模拟时的结果总是正数呢？ （在neurolab中我该怎么做？）

Answer 1

简单来说，你可以在输出神经元上使用标准的sigmoid（逻辑）激活函数。sigmoid(x)对于所有实数x都是大于0的，这样就能满足你的需求。

默认情况下，很多神经网络库会使用线性输出或者对称的sigmoid输出（这些输出可能会是负数）。

需要注意的是，使用标准sigmoid输出函数训练网络的时间会更长。通常来说，实际操作中让值变成负数是更好的选择，然后在最后把网络的输出转换到[0,1]的范围内（先加上最小值，再除以范围（也就是最大值减去最小值））。