XOR多層パーセプトロンの決定境界

Question

私は多層パーセプトロンを使ってXOR問題をシミュレートしようとしています。今のところ、私はそれが線形に分離可能ではないことを学んだので、隠れた層が必要です。私が理解できないのは、どのニューロンが決定境界を決定するのかです。私が見た限りでは、隠れ層ニューロン出力が考慮されるように見えますが、出力層の入力にのみ重みを変更すると、決定境界は変化しません。
これは私を混乱させており、これを理解するのに手伝っています。

は、画像を取り付ける： Graph of the XOR classifier

はW11 W12 B1 W21 W22 B2 V1、V2、b3はそれぞれ第隠れニューロンのパラメータ、第2の隠しニューロンと出力ニューロンです。私はv1と/またはv2を変更すると
、決定境界は同じままですが、エラーレートの変動：見越して

New graph when v2 changed

感謝。

Answer 1

v1とv2を変更しても、意思決定の境界は変更されません。

隠しレイヤには2つのノードがあります。あいまいな理解は、各ノードが画像内に示される決定境界の2つの線のうちの1つをシミュレートすることである。最後のノードは、隠れた層のノードによってシミュレートされた決定領域の一種である操作を実行する。 w11、w21を変更し、決定境界内の行の1つに影響し、w12、w22と変更して、他の行に影響します。

v1とv2を変更することで、隠れたレイヤのノードによって生成される決定領域には影響しません。したがって、最終決定境界（個々の決定境界の交差点）には何の影響もありません。