【问题标题】:Testing Neural Network build from scratch (XOR)从头开始测试神经网络构建 (XOR)
【发布时间】:2020-02-16 19:16:58
【问题描述】:

所以,我最近按照 3Blue1Brown 的videos 在 python 中从头开始实现了一个神经网络,我目前正在执行我的实现的测试部分。这是通过执行 AND、OR 和 XOR 问题来完成的。似乎网络在 AND 和 OR 问题中有效,但在 XOR 问题中无效。我得到以下预测:

Input:     Output:
0, 0       0.048
1, 0       0.018
0, 1       0.020
1, 1       0.974

Input:     Output:
0, 0       0.026
1, 0       0.984
0, 1       0.988
1, 1       0.997

异或

Input:     Output:
0, 0       0.049
1, 0       0.842
0, 1       0.842
1, 1       0.844 <- WRONG!

这些结果是使用 1 个隐藏层和 2 个神经元的模型以及隐藏层和输出层中的 sigmoid 函数进行预测的。

我尝试了不同数量的测试数据、时期、隐藏层和隐藏层中的维度,但似乎没有任何效果。

所以,我的问题是,是否有人知道为什么我在 XOR 问题中得到错误结果,但在 AND 和 OR 问题中却没有?如果是这样,如何解决?

【问题讨论】:

  • 你最好在here讨论的更相关的网站之一上发帖。
  • 你使用有偏差的单位吗?

标签: python machine-learning neural-network data-science xor


【解决方案1】:

XOR 函数通常需要更复杂的模型。添加另一个包含两个神经元的隐藏层就足够了。

【讨论】:

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