具有8个以上输入节点的神经网络XOR

Question

使用标准背景，我可以训练最多8个二进制输入的网络来学习XOR。因此，共有256个输入集，输出正确识别8个输入集，其中8个输入中只有一个为1，其余为0。

布局：

•8个输入;

•1个具有2个或更多节点的隐藏层;

•Out：1个节点

如果我使用更多隐藏节点，它将在大约500个时期内进行训练。

但是，无论我使用多少个隐藏节点，我都无法在9个输入节点上进行训练。

是否有内在限制8阻止这种情况？我怀疑我可能需要另一个隐藏层，但是想要深入了解它是否根本不可能？

感谢您提供任何线索。

Answer 1

是的，9：2：1可以毫不含糊地解决异或问题。如果您无法找到解决方案，则说明设置不合适或算法存在问题。