sigmoid函数的值域就在(0,1)内，所以你的输出结果肯定在0到1之间；至于能否拟合是zhi要看情况的；
如果原来可以拟合，那么更换输出函数也可以，不过效果是否好就不敢保证了，虽然signoid做了一个同胚变换，但样本毕竟不是真的在一个连续函数上，有时候误差会导致变换时效果变差。
大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
扩展资料：
（1）非线性：非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性：一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
参考资料来源：百度百科-人工神经网络
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第1个回答 2018-07-03
sigmoid函数的值域就在(0,1)内，所以你的输出结果肯定在0到1之间；至于能否拟合是要看情况的，如果原来可以拟合，那么更换输出函数也可以，不过效果是否好就不敢保证了，虽然signoid做了一个同胚变换，但样本毕竟不是真的在一个连续函数上，有时候误差会导致变换时效果变差。——仅个人观点本回答被网友采纳
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