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特定の日付に太陽エネルギー値を予測しようとしています。この目的のために、私は人工ニューラルネットワークモデルを使用しています。正しい起動関数を決定する際に問題があります。シグモイド関数は0-1の出力を与えるので、256.33のように出力したい。だから私は隠れ層にSigmoidを、出力層にはReLuをネットワークに非線形性を持たせることを考えました。これを行う方法は何ですか？私のアプローチは正しいのですか？特定の日付にエネルギーを予測するためのニューラルネットワーク
私のアーキテクチャについて私は3つのレイヤーを使用していますが、1つは隠しレイヤーです（1）両方のレイヤーにSigmoidをアクティブ化関数として適用しようとしました（2） 。これらの2つの方法は失敗でした。今、ReLUを出力レイヤに、Sigmoidを隠しレイヤに適用しようとしています。
あなたはニューラルネットワークを必要とするのはなぜ？物理学では十分ではないのですか？あるいは、測定された入力を受けてモデルを作成しようとしていますか？そのような場合でも、私は古典的回帰をNNにすることを好むでしょう。私はあなたが何をやっているのか分かりません。 – duffymo
実際に、気象データを入力、エネルギー値を出力としてモデルを作成したいと思います。太陽エネルギーの予測に使うことができるように。私は回帰モデルを適用しましたが、うまくいきましたが、ニューラルネットワークがうまくいくと書いた論文はほとんど読んでいません。@ duffymo – Abhishek