如何在连体神经网络中获得0或1的值？

在连体神经网络中获得0或1的值，可以通过使用适当的激活函数来实现。激活函数是神经网络中的一个重要组成部分，它将输入信号转换为输出信号。

常用的激活函数之一是Sigmoid函数，也称为逻辑函数。Sigmoid函数的输出范围在0到1之间，可以将连续的输入映射到0或1的离散值。Sigmoid函数的公式为：

f(x) = 1 / (1 + e^(-x))

其中，x表示输入。

另一个常用的激活函数是ReLU函数（Rectified Linear Unit）。ReLU函数在输入大于0时输出输入值本身，而在输入小于等于0时输出0。ReLU函数的公式为：

f(x) = max(0, x)

除了Sigmoid和ReLU函数，还有其他一些激活函数可用于获得0或1的值，如阶跃函数（Step function）和硬Sigmoid函数等。

在实际应用中，连体神经网络可以用于二分类问题，其中0和1分别表示两个类别。通过在输出层使用适当的激活函数，可以将网络的输出限制在0或1的范围内，从而实现对输入样本的分类。

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