मैंने इनपुट वैक्टर के पाप की भविष्यवाणी करने के लिए एक बहुआयामी perceptron लागू किया है। वेक्टर में यादृच्छिक रूप से चुने गए चार -1,0,1 का चयन होता है और पूर्वाग्रह 1 पर सेट होता है। नेटवर्क को वैक्टर सामग्री के योग के पाप की भविष्यवाणी करनी चाहिए।मल्टी-लेयर तंत्रिका नेटवर्क नकारात्मक मानों की भविष्यवाणी नहीं करेगा
जैसे इनपुट = < 0,1, -1,0,1> आउटपुट = पाप (0 + 1 + (- 1) + 0 + 1)
समस्या मैं कर रहा हूँ है कि नेटवर्क होगा कभी भी ऋणात्मक मूल्य की भविष्यवाणी न करें और कई वैक्टरों के पाप मूल्य नकारात्मक हैं। यह पूरी तरह से सभी सकारात्मक या शून्य आउटपुट की भविष्यवाणी करता है। मुझे लगता है कि वजन को अद्यतन करने में कोई समस्या है, जो प्रत्येक युग के बाद अद्यतन किया जाता है। क्या किसी ने एनएन के साथ इस समस्या का सामना किया है? कोई भी मदद बहुत अच्छी होगी !!
नोट: नेटवर्क में 5 इनपुट, 6 छिपी हुई इकाइयां 1 छिपी हुई परत और 1 आउटपुट में हैं। मैं छिपी हुई और आउटपुट परतों के सक्रियण पर सिग्मोइड फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं, और सीखने की दर (वर्तमान में 0.1) की कोशिश की है;
बहुत बहुत धन्यवाद, यह समझ में आता है! Il को ऐसे फ़ंक्शन के लिए चारों ओर देखना होगा जो नकारात्मक मानों की अनुमति दे सकता है। दुर्भाग्यवश मैं समस्या डोमेन को कॉलेज के लिए असाइनमेंट के रूप में नहीं बदल सकता। एक बार फिर धन्यवाद! –
@ बी। Bowles एक संभावित समाधान के साथ मेरा जवाब अद्यतन किया। –
बहुत अच्छा है मैं अब कोशिश करूँगा! उस सूत्र में बहुत से पैरा हैं जो इस नेटवर्क पर लागू नहीं होते हैं, और गणित निश्चित रूप से मेरे मजबूत बिंदु नहीं हैं। यह निश्चित रूप से आगे की तरह लगता है। –