神经网络可以学习多路复用器模式吗？

Question

假设您有 3 个输入：A, B, C。人工神经网络（不一定是前馈）可以学习这种模式吗？

if C > k
   output is A
else
   output is B

是否存在能够或非常适合此类问题的幕帘类型网络？

Answer 1

是的，对于前馈神经网络来说，这是一个相对容易学习的模式。

我认为假设 sigmoid 函数至少需要 3 层：

• 第一层可以测试 C>k （也可能将 A 和 B 缩小到 sigmoid 函数的线性范围）
• 第2层可以在第1层的基础上计算A/0和0/B
• 第三（输出）层可以执行加权求和来给出 A/B（您可能需要使该层成为线性而不是 sigmoid，具体取决于您想要的值的比例）

话虽如此，如果您真正了解问题的结构以及想要执行哪种计算，那么神经网络不太可能是最有效的解决方案：在您不太了解确切问题的情况下，它们会更好函数/关系建模所需的计算。