利用隱藏神經元解決異或問題的小型示例程式

2021-09-22 06:23:52 字數 799 閱讀 6935

例項出自simon hayking的《神經網路原理》多層感知器一節。

問題簡單敘述如下:從0和1的重集中選擇2個元素進行異或,其輸入是非線性可分模式。即,不能用一條直線將(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)根據它們異或的結果用一條直線進行劃分。因此,乙個簡單感知器不能解決xor問題。這裡使用隱藏神經元進行解決劃分問題。程式比較簡單,也沒什麼泛用性。

啟用函式phi(這裡使用閾值函式)、神經元neuron、權值、偏置等術語請參照原書。模擬程式如下:

#include #include 

struct

neuron ;

int phi(struct neuron *n, int i,int

j) int

main() ;

int j[4] = ;

struct neuron n1 = ;

struct neuron n2 = ;

struct neuron n3 = ;

for (k=0;k<4;k++)

return1;

}

輸出結果:

(0,0),outputis0

(1,0),outputis1

(0,1),outputis1

(1,1),outputis0

利用隱藏神經元解決異或問題的小型示例程式

例項出自simon hayking的 神經網路原理 多層感知器一節。問題簡單敘述如下 從0和1的重集中選擇2個元素進行異或,其輸入是非線性可分模式。即,不能用一條直線將 0,0 0,1 1,0 1,1 根據它們異或的結果用一條直線進行劃分。因此,乙個簡單感知器不能解決xor問題。這裡使用隱藏神經元進...

線性神經網路 解決異或問題

日常三大包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt多想想upadte函式的原理,這裡是先隨機乙個權重w,然後w的置換與x相乘去,得到的是乙個列 w1x1 w2x2 w3x3的形式 然後其與y進行比較...

BP神經網路 解決異或問題

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 輸入資料 4,3 x np.array 1,0,0 1,0,1 1,1,0 1,1,1 標籤y np.array 0,1,1,0 權值初始化,1行3列,取值範圍 1到1 v np.random.ra...