XOR神经网络 - 意外结果

Question

我试图快速实施Daniel Shiffman的XOR神经网络,我有所有的部分,但是经过训练后,结果出乎意料.

我的一部分认为这是实际的培训系统,试图一次学习多个东西.

我已将我的游乐场联系起来以防任何人发现任何错误:https://www.dropbox.com/s/9rv8ku3d62h03ip/Neural.playground.zip？dl = 0

丹尼尔斯代码:

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

Answer 1

您的代码中有几个错误。第一个（也是最重要的）是创建网络的方式的微妙之处。

现在你正在使用

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

但这会创建具有相同的所有输入Neuron以及hidden具有相同的所有输入Neuron，因此只有 4 个Neurons：2 个用于输入（常规重复 2 次和一个偏置神经元），2 个用于隐藏（常规重复 4 次和 1 个）为偏见）。

您可以通过简单地使用 for 循环来解决它：

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()
    }

    ...
}

另一件事（次要）是，当您计算 a 的输出时，Neuron您添加了偏差而不是替换它( bias = from.output*c.weight)，我不知道这是否是故意的，但结果似乎不受影响。