[PYTHON] Ich habe versucht, die Genauigkeit meines eigenen neuronalen Netzwerks zu verbessern

Ich möchte XOR mit Neurl Network lernen!

Eingabe, versteckte Ebene, Ausgabeebene Es gab Zeiten, in denen XOR durch einfaches Erstellen dieser drei realisiert werden konnte, und es gab Zeiten, in denen es sich nicht um eine Ebene handelte, also habe ich versucht, die Genauigkeit zu verbessern.

Übrigens die Ausgabe, wenn es nicht funktioniert

#Eingang[ (0,0)  , (0,1)   , (1,0)   , (1,1)  ]
#Ausgabe[0.01... , 0.63... , 0.62... , 0.66...]
#Antworten[0       , 1       , 1       , 0      ]

Mit diesem Gefühl weicht der Wert bei Eingabe von (1,1) erheblich ab. Ziel ist es, etwas dagegen zu unternehmen.

Inhaltsverzeichnis

Erhöhen Sie Knoten für ausgeblendete Ebenen

Dies wurde durch Hinzufügen eines einfachen Ausdrucks erreicht. Ich habe es ungefähr 10 Mal versucht, aber es hat sich nicht viel geändert. Wenn Sie die Anzahl der Versuche etwas erhöhen, kann sich das Ergebnis ändern. Die Art und Weise, wie die Zahlen schwankten, änderte sich jedoch nicht wesentlich, so dass wir nach etwa zehnmal aufhörten.

Verringern Sie schrittweise die Lernrate

Später wurde mir klar, dass dies das letzte Präzisionsproblem war, aber es änderte sich natürlich nicht viel. Denn wenn es sich verschiebt, verschiebt es sich von Anfang an stark. Es macht also wenig Sinn, wenn Sie nicht anpassen können, wie die anfängliche Bewegung funktioniert.

Erhöhen Sie die Anzahl der zu lernenden Personen

Ich weiß nicht, wie ich es ausdrücken soll, also wird es so ausgedrückt, aber im Bild werde ich, wenn der Start schlecht ist, die Anzahl der Versuche nach Epochen reduzieren und erhöhen und nur die hervorragenden Leute wieder lernen lassen. ist. Mit anderen Worten, ich habe versucht, einige der hervorragenden Leute zu machen und sie lernen zu lassen, und dann habe ich sie unter den hervorragenden Leuten lernen lassen.

Das hat sich sehr verändert.

Bisher hatte ich das Gefühl, dass die Antwort mit einer Wahrscheinlichkeit von ungefähr 1/5 nahe an der richtigen Antwort lag, aber als ich sie änderte, war sie mit einer Wahrscheinlichkeit von ungefähr 1/2 nahe an der richtigen Antwort! Als ich die Anzahl der Versuche erhöhte, wurde der Unterschied noch größer.

Fazit

Ich weiß nicht, wie ich es nennen soll, aber es war das beste Gefühl, einige Leute zum Lernen zu haben und sie unter den Besten lernen zu lassen! ~~ Immerhin ist es eine Welt, in der nur hervorragende Menschen überleben ... beängstigend ... ~~ KI und Mensch sind gleich!

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