这是我在多层感知器网络中一个神经元的代码：

double summation = 0;for (int i = 0; i < weights.length; i++) {    summation += inputs[i] * weights[i];}double normalized = Math.tanh(summation);if (normalized > 0.9 || normalized < -0.9) {    activated = 1;} else {    activated = 0;}

我认为这是错误的。输出应该是归一化后的值，还是应该始终限制在0或1之间？

回答：

你可以简单地使用输出的符号，但通常情况下，神经元的输出需要是连续且可微分的，因此使用-1到1之间的实数值（因为你选择了tanh函数）会更合适，特别是如果你打算使用反向传播来训练模型的话。