ニューラルネットワークの誤差の差を計算する

Question

私はニューラルネットワークを少し新しくしており、基本を理解するためにいくつかの助けが必要です。私はバイアスと出力を備えた2つの入力を持つ単一のニューロンを作成しようとしています。起こる

プロセスがので、ここでこの、

output = w1 * x + w2 * y + bias * wb 

ようなものであるX及びYは、重みとバイアスされWB入力とW1、W2、ある出力が行くその後0.5

ありますシグモイド関数を介して。テストのために

sout = S(output) 

は、私は、ニューロンの行為をしようとして「と」と「または」ゲートしています。

だから私の質問は、だから、ターゲットと出力の差を計算するために、私はシグモイド関数からも（0または1）ターゲットを実行し、それらの間の差を計算しなければならないの、

ですか？

ターゲットとの差（0または1）とシグモイド関数の出力を計算するだけでいいですか？

また、 'および'と 'または'の両方の機能のエラーの変化は、エポックの進行とともに異なります。 'and'関数の誤差のばらつきは不自然ですが、 'or'関数の誤差のばらつきは許容できます。なぜ、 'and'関数は、このような有線のエラーチャートを上下両方向に表示していますか？計算する

またはエラーチャート

とエラーチャート

おかげ

Answer 1

デルタは、あなたが提案秒1であります。ネットワークを介して入力（x、y）を渡し、関連する出力と目標値（0または1）の差を取る。これは、目標値が0または1のバイナリ分類タスクを実行しようとしていることを前提としています。