为什么体重正在改变感知器nn？

Question

我是neuoro网络的新手，我最近尝试使用neuro network perceptron，

我有两个基本问题

1）看起来每次跑步时网络重量都会发生变化。 2）我想模拟一个简单的AND，这是我得到的重量

0.17206500126384902,0.15035338347063618

感知器使用步骤功能作为转移方法。

我想知道如何解释w1 = 0.17206500126384902和w2 = 0.15035338347063618？

Answer 1

如果您正在训练神经网络，那么重量值应该在每次迭代（批量训练）或每次训练样本之后（在线训练）发生变化。

对于一个简单的AND，你得到的值是oke。这取决于您开始时的初始权重和阈值。如果以其他权重开始，则对于两个输入神经元，结果可能为0.1。实际上算法本身并不那么难：

<强> 1。随意初始化权重和阈值

对于每次迭代，您必须：

<强> 2。计算特定输入数据的输出（因此，如果您正在训练，输入数据将为（0,0），（0,1），（1,0）或（1,1）

第3。计算错误并调整权重

其中e（p）是误差（输出和正确输出的差异）

<强> 4。对所有输入样本重复2-3次（（0,0），（0,1），（1,0）和（1,1））

有关如何计算或实施主题的大量信息，请访问： http://natureofcode.com/book/chapter-10-neural-networks/