Question

尝试使用非常简单的（'玩具'）2层神经网络来构建模型，作为确保数学正确流动的学习示例。

模型应该知道第一个和最后一个特征的'1'等于'1'输出。

features = []
features.append([[0, 0, 0, 0, 0], [0]])
features.append([[0, 0, 0, 0, 1], [0]])
features.append([[0, 0, 0, 1, 1], [0]])
features.append([[0, 0, 1, 1, 1], [0]])
features.append([[0, 1, 1, 1, 1], [0]])
features.append([[1, 1, 1, 1, 0], [0]])
features.append([[1, 1, 1, 0, 0], [0]])
features.append([[1, 1, 0, 0, 0], [0]])
features.append([[1, 0, 0, 0, 0], [0]])
features.append([[1, 0, 0, 1, 0], [0]])
features.append([[1, 0, 1, 1, 0], [0]])
features.append([[1, 1, 0, 1, 0], [0]])
features.append([[0, 1, 0, 1, 1], [0]])
features.append([[0, 0, 1, 0, 1], [0]])
# output of [1] of positions [0,4]==1
features.append([[1, 0, 0, 0, 1], [1]])
features.append([[1, 1, 0, 0, 1], [1]])
features.append([[1, 1, 1, 0, 1], [1]])
features.append([[1, 1, 1, 1, 1], [1]])
features.append([[1, 0, 0, 1, 1], [1]])
features.append([[1, 0, 1, 1, 1], [1]])
features.append([[1, 1, 0, 1, 1], [1]])
features.append([[1, 0, 1, 0, 1], [1]])

但是我无法显示任何错误/费用...

Epoch 3 completed out of 10 cost: 0.0
Epoch 5 completed out of 10 cost: 0.0
Epoch 7 completed out of 10 cost: 0.0
Epoch 9 completed out of 10 cost: 0.0
Accuracy: 1.0

提前感谢您快速查看：here is the notebook ...

Answer 1

问题结果是输出，它需要是一个2级数组。不确定为什么会这样。

features.append([[0, 0, 0, 0, 0], [0,1]])
features.append([[0, 0, 0, 0, 1], [0,1]])
features.append([[0, 0, 0, 1, 1], [0,1]])
features.append([[0, 0, 1, 1, 1], [0,1]])
features.append([[0, 1, 1, 1, 1], [0,1]])

工作笔记本是here。

Tensorflow：试图让玩具神经网络“学习”

1 个答案: