从它的输出预测神经网络输入

Question

假设您有一个没有激活功能的神经网络，只有已知的偏差，权重和输出。假设它是可能的，我认为没有理由不这样做，你要做的第一步是从神经网络的输出中减去偏差，之后，你将不得不使用某种方法来获取输出使用偏差和权重来查找隐藏层的值 在纸面上，你可以使用替换来查找隐藏层的值，但我想不出一种在代码中轻松实现它的方法。有没有更简单的方法来做到这一点？

Answer 1

通过实施代数设置，我已经成功地预测了在给定神经网络的结构和权重的情况下输入会产生什么输出。我在计算中的所有神经元之前都是一个方程中的变量，我使用自定义算法来解决这些变量。