XOR神经网络 - 意外结果

Question

我正试图快速实施Daniel Shiffman的XOR神经网络，我拥有所有部分，但经过训练后，结果出乎意料。

我的一部分认为这是试图同时学习多项内容的实际培训系统。

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

Daniels代码：

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

Answer 1

您的代码中存在一些错误。第一个（也是最重要的）是你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)

但是这会创建具有相同Neuron的所有输入以及具有相同hidden的所有Neuron，因此输入只有4 Neuron s：2 （常规重复2次，偏置神经元）和2次隐藏（常规重复4次，1次偏置）。

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()
    }

    ...
}

另一个（次要）的事情是，当你计算Neuron的输出时，你正在添加偏见而不是替换它(bias = from.output*c.weight)，我不知道这是否是故意的，但是结果似乎没有受到影响。