Je veux apprendre XOR avec Neurl Network!

Entrée, couche cachée, couche de sortie Il y avait des moments où XOR pouvait être réalisé en faisant simplement ces trois, et il y avait des moments où ce n'était pas une couche, alors j'ai essayé d'améliorer la précision.

Au fait, la sortie quand ça ne marche pas

#contribution[ (0,0)  , (0,1)   , (1,0)   , (1,1)  ]
#production[0.01... , 0.63... , 0.62... , 0.66...]
#répondre[0       , 1       , 1       , 0      ]

Avec ce sentiment, la valeur lorsque (1,1) est entré sera grandement déviée. Le but est de faire quelque chose à ce sujet.

table des matières

Augmentez le nombre de nœuds de couche cachés de 2 à 3 ――Le taux d'apprentissage diminue à mesure que vous apprenez
Augmenter le nombre de personnes à apprendre

Augmenter les nœuds de couche masqués

Cela a été fait en ajoutant une expression simple. J'ai essayé environ 10 fois, mais cela n'a pas beaucoup changé. Si vous augmentez un peu plus le nombre d'essais, le résultat peut changer. Cependant, il n'y a pas eu beaucoup de changement dans la façon dont les chiffres ont fluctué, nous nous sommes donc arrêtés après environ 10 fois.

Baisser progressivement le taux d'apprentissage

J'ai réalisé plus tard que c'était le dernier problème de précision, mais bien sûr, cela n'a pas beaucoup changé. Parce que, quand ça change, ça change beaucoup depuis le début. Cela n'a donc pas beaucoup de sens si vous ne pouvez pas ajuster le fonctionnement du mouvement initial.

Augmenter le nombre de personnes à apprendre

Je ne sais pas comment l'exprimer, donc c'est exprimé comme ça, mais dans l'image, si le départ est mauvais, je vais réduire le nombre d'essais par époques et l'augmenter, et ne laisserai que les excellents types réapprendre. est. En d'autres termes, j'ai essayé de faire des gars excellents et de les laisser apprendre, puis de les laisser apprendre parmi les excellents gars.

Cela a beaucoup changé.

Jusqu'à présent, je sentais que la réponse était proche de la bonne réponse avec une probabilité d'environ 1/5, mais quand je l'ai changée, elle était proche de la bonne réponse avec une probabilité d'environ 1/2! Lorsque j'ai augmenté le nombre d'essais, la différence est devenue encore plus grande.

Conclusion

Je ne sais pas comment l'appeler, mais c'était la meilleure sensation d'avoir des gens à apprendre et de les laisser apprendre parmi les meilleurs! ~~ Après tout, est-ce un monde où seules les personnes excellentes survivent ... effrayant ... ~~ L'IA et les humains sont pareils!

J'ai essayé d'améliorer la précision de mon propre réseau neuronal