Question

我是新来的人，这实际上是我的第二篇文章。

当前的问题围绕着我在Java中实现神经网络文本分类器的实现，其中矩阵是使用ArrayList>构建的。

该实现基于“ https://machinelearnings.co/text-classification-using-neural-networks-f5cd7b8765c6”中的代码，而这仅仅是我试图将代码传输至Java。

我的代码正在运行，但是训练不佳。我收到的均值（abs（layer_2_error））= 0.5，同时我在python中运行原始代码时，我收到的均值（abs（layer_2_error））<0.004，表明我在学习操作中做错了，而不是代码明智的（我希望）。

这是训练循环：

for (int iteration=0; iteration < epochs; iteration++) {

        if (iteration%10000 == 0 && iteration > 5000) {
            System.out.println(matrixComputations.absoluteMeanOfAllValues(layer2Error));
        }

        // Feed forward through layers 0,1,2
        layer1 = (saf.sigmoid(matrixComputations.multiplication(layer0,synapse0)));
        layer2 = saf.sigmoid(matrixComputations.multiplication(layer1,synapse1));

        layer2Error = matrixComputations.subtraction(outputData,layer2);
        layer2Delta = matrixComputations.elementWiseMultiplication(layer2Error,saf.sigmoidDerivative(layer2));

        layer1Error = matrixComputations.multiplication(layer2Delta,matrixComputations.transpose(synapse1));
        layer1Delta = matrixComputations.elementWiseMultiplication(layer1Error,saf.sigmoidDerivative(layer1));

        synapse1WeightUpdate = matrixComputations.multiplication(matrixComputations.transpose(layer1),layer2Delta);
        synapse0WeightUpdate = matrixComputations.multiplication(matrixComputations.transpose(layer0),layer1Delta);

        synapse1temp = matrixComputations.addition(synapse1,matrixComputations.multiplicationWithSingleValue(alpha,synapse1WeightUpdate));
        synapse0temp = matrixComputations.addition(synapse0,matrixComputations.multiplicationWithSingleValue(alpha,synapse0WeightUpdate));

        prevSynapse0WeightUpdate = synapse0WeightUpdate;
        prevSynapse1WeightUpdate = synapse1WeightUpdate;

        synapses.setSynapse0(synapse0);
        synapses.setSynapse1(synapse1);
    }

    return synapses;
}

谢谢！

神经网络Java实现错误

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