XORニューラルネットワーク - 予期しない結果

Question

Daniel ShiffmanのXORニューラルネットワークを迅速に実装しようとしていますが、私はすべての部品を持っていますが、トレーニングの結果は予想外です。

私の一部は、一度に複数のことを学ぶことを実際の訓練システムと考えています。 https://www.dropbox.com/s/9rv8ku3d62h03ip/Neural.playground.zip?dl=0

ダニエルズコード：

私は何も悪いことを見つけることができる場合、誰に私の遊び場をリンクされているコード内のエラーのカップルがあります

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

Answer 1

。最初の（そして最も重要なのは）あなたのネットワークを作り出す方法の微妙なことです。

今あなたが

inputs = [Neuron](repeating: Neuron(), count:2+1) 
hidden = [Neuron](repeating: Neuron(), count:4+1) 

を使用している。しかし、これは同じNeuronですべての入力を作成しても同じNeuronを持つすべてのhidden、これだけ4 Neuron sがあります。2入力のために（規則的に2回繰り返され、バイアスニューロンが繰り返されます。

あなたは、単にforループを使って、それを解決することができます：あなたはNeuronの出力は、あなたがそれ(bias = from.output*c.weight)を置き換えるのではなく、バイアスを追加している計算するとき

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() 
    } 

    ... 
} 

他の（マイナー）の事はある、私はそれが意図的であったかどうかはわかりませんが、結果は影響を受けていないようです。