神经网络中的权重计算

Question

如果我有训练样本（X）和所需的输出（D），并且应该在输出层中有一个节点并在隐藏层中作为激活函数签名，那么我该如何手动计算神经网络的权重层以及输出层中。

X = -1.6 -1.4 -1.2 -0.8 -0.4 0 0.3 0.7 0.9 1.1

D = -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1

Answer 1

具有1个输入和1个二进制输出的神经网络只是S型函数的组合。想象一下X轴上的一些S型函数。有些从0到1，有些从1到0，它们可能向右或向左倾斜。他们可能或多或少陡峭。这些特性都可以通过每条S型曲线的权重和偏差来表示。

要解决这个问题，请绘制S型曲线以捕获输出值的不同部分，然后找出如何组合它们。我看到输出中的-1朝向左右，而1则位于中间。因此，您需要一个S型，其S形在左侧增大，而一个S型形在右侧减小。