Demain matin je dois donner réseau de neurones examen final, mais il y a un problème, je ne peux pas résoudre le problème XOR avec MLP, je ne sais pas comment assigner des poids et des valeurs biais :(Comment résoudre le problème XOR avec le réseau de neurones MLP?
Alors, voyant que vous a publié ce billet il y a 2 jours, je suppose que je suis un lil tard pour aider à votre examen :(
Cependant, l'apprentissage est toujours une bonne chose, et l'apprentissage sur les réseaux de neurones doublement!
Normalement je répondez à cette question en disant d'utiliser un réseau avec 2 unités d'entrée (une pour chaque booléen), 2 unités cachées et 1 unité de sortie (pour la réponse booléenne), puis de vous diriger vers la wikipedia article on the backprop learning algorithm pour trouver les poids corrects. Cependant, votre phrasé - "Je ne peux pas résoudre" donne l'impression que votre professeur veut que vous trouviez les poids vous-même. Dans ce cas, une solution serait de penser à une unité cachée comme représentant une porte OU et l'autre représentant une porte ET. Les connexions de ces unités à la sortie vous permettraient de dire 'feu si la porte OU se déclenche et que la porte ET ne le fait pas', ce qui est la définition de la porte XOR. De toute façon, c'est juste l'intuition, le net est montré ci-dessous.
Notez que les seuils de certaines des unités du diagramme ne sont pas 0 comme ils le sont normalement - ceci est simplement un raccourci pour que l'unité de polarisation soit connectée à ces unités avec le seuil comme poids.
merci zergylad – Maysam
Je suis ici pour apprendre – Maysam
je répondu à une question similaire: http://stackoverflow.com/a/38767930/5082406 –