Мы читали о нейронной сети некоторое время назад, и я понимаю, как ANN (особенно многослойный персептрон, который учится с помощью обратного распространения) может научиться классифицировать событие как истинное или ложное.

Я думаю, что есть два пути:

1) Вы получаете один выходной нейрон. Это оно 'значение s> 0.5 события, скорее всего, правда, если этозначение s <= 0,5 событие может быть ложным.

2) Вы получаете два выходных нейрона, если значение первого> чем значение второго, событие, скорее всего, верно и наоборот.

В этом случае ANN сообщает вам, является ли событие вероятным истинным или вероятным ложным. Это не говорит, насколько это вероятно.

Есть ли способ преобразовать это значение в некоторые шансы или напрямую получить шансы из ANN. Я'хотел бы получить вывод, как "Событие имеет 84% вероятности быть правдой "