Adaline Learning Algorithm

Question

Adalineニューロンの次の実装をデバッグすることができないようです...誰かが私にできないものを見つけられることを願っています。問題は私の列車方法の最後の数行にあると思いますか？

from numpy import random, array, dot 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from random import choice 
import math 
import sympy 

class adalineANN(object): 
    def __init__(self, gamma=.2, trials=500, errors=[], weights=[]): 
     self.gamma = gamma 
     self.trials = trials 
     self.errors = errors 
     self.weights = weights 

def train(self): 
    self.weights = random.rand(3) 

    coordinates_class1 = [] 
    coordinates_class2 = [] 

    for x in np.random.normal(2, .5, 20): 
     for y in np.random.normal(3, .5, 20): 
      coordinates_class1.append(([x, y, 1], 1)) 
      break 

    for x in np.random.normal(2, .25, 20): 
     for y in np.random.normal(-1, .25, 20): 
      coordinates_class2.append(([x, y, 1], -1)) 
      break 

    trainingData = coordinates_class1 + coordinates_class2 

    for i in range(self.trials): 
     x, target = choice(trainingData) 
     y = np.dot(x, self.weights) 
     error, errors = [], [] 
     error = (target - y) 
     self.errors.append(error) 
     for i in range(0, 3): 
      self.weights[i] += self.gamma * x[i] * (target - y) #????* (sympy.cosh(y)**(-1))**2 

def plot(self): 
    plt.plot(self.errors) 
    plt.show() 


A = adalineANN() 
A.train() 
A.plot() 

私のしきい値関数の導関数も必要ですか？上記の注記を参照してください。

Answer 1

あり、本当に何も悪いことはありませんが、：

1. あなたは、このコードでは、「I」両方のループでイテレータのために使用しているあなたは本当に外でそれを使用していないので、それは問題ではありません。しかし、それは一般的に非常に厄介なバグにつながる可能性があります。

2. あなたのガンマが高すぎる、adalineは、このようにあなたがerror = (target - y)**2をプロットする必要があり乗誤差を最小化され、署名エラーをプロットしないでください0.01

3. に変更します。 error = target != np.sign(y)と正確に区別できることを確かめるために行くこともできます。