Выходное значение в нейронной сети диапазона более 1 или менее -1?

Question

[Андрей Бегин]

Неделю назад стало интересно изучить работу нейронок. На сегодняшний день смог написать некоторую простую сеть наподобие перцептрона. Использовал метод обратного распространения путем нахождения частной производной + сигмоиду для активации нейронов.

Далее мне стало интересно написать распознавание чисел на картинке (т.е по входным параметрам пикселей, но как выяснилось позже, тут стоит изучить отдельную ситуацию по распознаванию отдельных образов (поправьте, если я не правильно это понял)).

По этому решил написать прогноз временных графиков. Подумал будет достаточно просто предугадать график какого-нибудь синусоида для нейронки, ведь по факту, нужно подать на вход лишь ось ординат (один нейрон) и несколько сотен тренировочных данных. Однако возникла проблем с тем, что все данные внутри НН нормализуются функцией активацией, по этому на выходе я могу получить число лишь от 0 до 1 (1 до -1 если юзать tahn).

Как можно получить выходное значение нейронки в более обширном диапазоне? К примеру я хочу знать примерную цену товара, по некоторым входным данным (вид продукции, качество упаковки и т.д). Я пробовал полностью отключать нормализацию, но по какой-то причине происходил сбой из-за слишком больших чисел. Все мои нейроны генерируются случайным образом от 0 до 1 перед обучением.

Answer 1

[freeExec]

Можно на выходном нейроне использовать линейную функцию активации, тогда числа могут быть любые. Но обычно это ни чем хорошим не заканчивается.