问如何表示一个神经网络的期望输出，以便与实际输出进行比较？

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主要的想法是，您不会为所有的东西创建一个输出，并问它“这是什么数字？”。您为每个数字创建一个输出，然后询问每个数字“这是数字x吗？”。

因此，所需的输出必须用1Xn向量编码，其中n是类的数目。所有值都为0，与所需类对应的值为1。

[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

一种

[0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]

还有九位

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]

对于实际输出，创建一个带有10个输出的感知器。每个输出将给出一个0,1的值。最大值的输出获胜，并被认为是1，而所有的输出都被认为是0。所以，如果网络的输出是

[0.1 0.05 0.02 0.92 0.4 ....]

它们对应于数字0 1 2 3 4的票数，所以分类器建议的数字是3。