转换用于神经网络的不连续函数

问题描述

| 是否存在转换不连续函数/值以用于类似神经网络的一般方法？ 例如： 角度从2pi-> 0不连续，即使这些值基本相同。在这种情况下，我想到的最简单的变换是将角度转换为3个均匀间隔的角度（0、2 / 3pi，4 / 3pi）中的最小角距离。 在那种情况下，没有两个不同的角度应导致相同的三个距离，但是两个非常相似的角度应始终导致三个非常相似的距离。 尽管我还没有对此进行广泛的测试，但是当尝试使用最小复杂的分类器（例如单层神经网络）时，该转换似乎更合适。 我想知道是否有这种类型的“通用形式”可以应用于其他情况。     

解决方法

为什么不使用sin（x）和cos（x）？ （这只是我想到的第一个想法）