wynik sieci neuronowej BP

Podałem na sieć wektor uczący (wejscie,wyjscie):
{ { 1, 0 }, { 2, 4 }, { 3, 7 }, { 4, 9 }, { 5, 10 }, { 6, 9 }, { 7, 7 }, { 8, 4 }, { 9, 0 } };
Skąd poniższy wynik sieci?
xwe wyjscie_sieci
0 : 0,999827662609471
1 : 0,999827667874933
2 : 0,999827682186971
3 : 0,999827721083934
4 : 0,999827826763733
5 : 0,999828113639238
6 : 0,999828890560231
7 : 0,999830981290675
8 : 0,999836511602938
9 : 0,999850481106993
Jak to przekonwertować na prawidłowy wynik?

Jaka to sieć? wyjścia i wejścia powinny być znormalizowane. W jaki sposób uczysz tę sieć?

ktoś pomoże?

Najprawdopodobniej chodzi o to, że wyjścia tej sieci muszą być z przedziału -1..1 albo 0..1 (nie chce mi się teraz wnikać, ale pewnie ten pierwszy przedział) i powinieneś to uwzględnić w swoim wektorze uczącym. Czyli musisz przeskalować swoje wartości do odpowiedniego przedziału.

@Karolaq: bzdura.

taki wynik może wystąpić z kilku powodów:

1. sieć nie jest nauczona, więc wartości wag są losowe lub, co gorsza, równe pewnej ustalonej liczbie,
2. sieć jest zbyt krótko uczona,
3. sieć odpowiedziała prawidłowo, a Ty nie wiesz, że sieć nie odpowiada dokładnym wynikiem (oczywiście poza pewnym zestawem funkcji aktywujących na wyjściu sieci).
   moim zdaniem nie umiesz uczyć sieci, podajesz jeden raz jeden krótki wektor próbek uczących przy uczeniu z nauczycielem i liczysz na to, że sieć się nauczy. to tak nie działa. sieć uczysz przez kilkadziesiąt-kilkaset epok wektorem próbek w możliwie losowej kolejności (im więcej epok, tym wpływ losowości jest mniejszy, chyba że to sieć rekurencyjna, ale to zupełnie inna bajka). innymi słowy uczysz ją tak długo, żeby błąd odpowiedzi sieci był mniejszy od ustalonego eps, ale tak krótko, żeby sieć nie nauczyła się odpowiedzi na pamięć.

dobra, poradziłem sobie :) Wyjścia mają być double z zakresu 0..1, wejścia mogą być dowolne. I działa. Temat do zamknięcia. :)