训练简单的人工神经网络来解决XOR有时是行不通的

时间:2018-02-22 21:14:03

标签: neural-network artificial-intelligence

我使用NN:

  • 1个输入层(2个神经元),
  • 1个隐藏层(2个神经元),
  • 1个输出层(1个神经元)。

我使用前馈和后向传播算法训练它。我还从范围[-1, 1]中随机初始化权重(也尝试[0, 1],但实际上并没有改变任何内容)。通常(比如4/5次)一切都经过适当的训练(输入

[00, 01, 10, 11]

输出

[~0.1, ~0.9, ~0.9, ~0.1]

,分别),但剩下的1/5输出像

[~0.5, ~0.6, ~0.4, ~0.1]

~number我的意思是number附近的值,例如~0.1可能是0.0980.132或类似的

如果我训练它并不重要,比方说,20秒或10分钟,它仍然是相同的。 我很确定这是因为随机初始化的权重,但我不知道如何解决这个问题。

如何初始化此问题以及其他问题(如果导致问题)的权重? 你是怎样做的?您知道导致此问题的原因或您需要一些代码吗?提前谢谢。

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