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是否有任何通用方法可将不连续函数/值转换为用于神经网络之类的东西？用于神经网络的变换不连续函数
例如：
角度是从2PI间断 - > 0，即使值基本上相同。在这种情况下，我能想到的最简单的变换就是将角度转换成3个均匀间隔角度（0,2/3pi，4/3pi）的一组最小角距离。
在这种情况下，两个不同的角度应该导致相同的三个距离，但是两个非常相似的角度总应该导致三个非常相似的距离。
尽管我没有广泛地测试过这个，但在尝试使用最简单的分类器（例如单层神经网络）时，转换似乎更合适。
我想知道是否有任何形式的这种风格的转型，可以适用于其他情况的'一般形式'。