एक्सओआर न्यूरल नेटवर्क - अप्रत्याशित परिणाम

Question

मैं डैनियल शिफमैन के एक्सओआर न्यूरल नेटवर्क को तेजी से कार्यान्वित करने की कोशिश कर रहा हूं, मेरे पास सभी हिस्से हैं, लेकिन प्रशिक्षण के बाद, परिणाम अप्रत्याशित हैं।

मेरे बारे में सोचता है कि यह एक ही समय में कई चीजों को सीखने की कोशिश कर रहा वास्तविक प्रशिक्षण प्रणाली है।

मैं मामले किसी में मेरे खेल का मैदान लिंक कर लिया है कुछ भी गलत पहचान सकते हैं: https://www.dropbox.com/s/9rv8ku3d62h03ip/Neural.playground.zip?dl=0

डेनियल कोड:

https://github.com/shiffman/The-Nature-of-Code-Examples/blob/master/chp10_nn/xor/code/src/Network.java

Answer 1

अपने कोड में त्रुटियों की एक जोड़ी रहे हैं। पहला (और सबसे महत्वपूर्ण) आपके नेटवर्क बनाने के तरीके में एक सूक्ष्मता है। (इनपुट के लिए 2:

अभी आप

inputs = [Neuron](repeating: Neuron(), count:2+1) 
hidden = [Neuron](repeating: Neuron(), count:4+1) 

उपयोग कर रहे हैं लेकिन यह एक ही Neuron है और यह भी एक ही Neuron के साथ सभी hidden के साथ सभी निवेशों की सृष्टि करती है, इसलिए केवल 4 Neuron रों देखते हैं

नियमित रूप से 2 बार और एक पूर्वाग्रह न्यूरॉन दोहराया जाता है) और छुपा के लिए 2 (नियमित रूप से दो बार पूर्वाग्रह के लिए 4 बार और 1)।

आप बस पाश के लिए एक का उपयोग करके इसे हल कर सकते हैं:

public class Network 
{ 
    var inputs:[Neuron] = [] 
    var hidden:[Neuron] = [] 
    var output:Neuron! 

    public init() 
    { 
     for _ in 1...2 { 
      inputs.append(Neuron()) 
     } 

     for _ in 1...4 { 
      hidden.append(Neuron()) 
     } 

     //print("inputs length: \(inputs.count)") 

     inputs.append(Neuron(bias: true)) 
     hidden.append(Neuron(bias: true)) 

     output = Neuron() 

     setupInputHidden() 
     setupHiddenOutput() 
    } 

    ... 
} 

अन्य (मामूली) बात है जब आप की गणना एक Neuron के उत्पादन में आप इसे (bias = from.output*c.weight) की जगह के बजाय पूर्वाग्रह जोड़ रहे हैं, मैं पता नहीं है कि क्या उद्देश्य पर था लेकिन परिणाम अप्रभावित प्रतीत होता है।