Форум программистов, компьютерный форум CyberForum.ru
Наши страницы

Нейронные сети - C++

Войти
Регистрация
Восстановить пароль
Другие темы раздела
C++ Fatal: Expected a file name: http://www.cyberforum.ru/cpp-beginners/thread312497.html
Fatal: Expected a file name: Что это за ошибка и как от неё избавиться?
C++ template <class T> Куда вставлять template <class T> при определении функций, принимающих аргументы типа "класс"?дружественных фунгкций и вообще куда её вставлять using namespace std; В книгах описываются самые... http://www.cyberforum.ru/cpp-beginners/thread312495.html
C++ Обход Джарвиса (Алгоритм заворачивания подарка)
Не могу придумать как написать прогу. Помогите пожалуйста. Суть такова: Пусть дано множество P = {p1,p2,...pn} точек. В качестве начальной берётся самая левая нижняя точка p1 (ее можно найти за O(n)...
Инклюиды - include C++
Доброго времени суток ! столкнулся с такой проблемой что нахожу какие-то примеры программ в инэте запускаю у себя а оно ругается что нет include каждых ! подскажите может есть какой-то сборник ? ...
C++ Вопрос о много-модульных проектах... http://www.cyberforum.ru/cpp-beginners/thread312473.html
Здравствуйте! Имеется проект из кучи dll(около 20 и планируется свыше сотни)... не спрашивайте зачем... Дак вот... всё бы хорошо, если бы не одна огромная проблема, при которой я не могу работать...
C++ Просят объяснить каждую строчку программы написанная в Borland C++ Вот листинг программы //-------------------------------------------------------------------------- #include <vcl.h> #pragma hdrstop #include "Unit1.h" #include "raschet.cpp" #include <math.h>... подробнее

Показать сообщение отдельно
Almaz1988
0 / 0 / 0
Регистрация: 24.11.2012
Сообщений: 12
12.06.2013, 21:57
Добрый вечер)
Начал изучение нейронных сетей. На С++ написал многослойный персептрон.
Попробовал решить простейшую задачу - XOR ( исключающее ИЛИ ). Создал сеть из двух слоев. В скрытом слое - 2 нейрона, в выходном слое - 1 нейрон. У сети два входа. Активационная функция - F(x)= 1/ ( 1 + exp( 2 - 4*x ) ).

На вход и выход подаю:
0 0 | 0
0 1 | 1
1 0 | 1
1 1 | 0

В итоге сеть не обучается, если веса генерировать рандомно. Сеть способна обучиться только задав определенную комбинацию весов.
Применив гиперболический тангенс - сеть обучается при рандомных весах. НО!!! Как я понял, гиперболический тангенс предназначен для данных в диапазоне от -1 до +1. Т.е. обучающая выборка должна выглядеть следующим образом:
-1 -1 | -1
-1 1 | 1
1 -1 | 1
1 1 | -1
Но в этом случае сеть не обучается.

В общем буду благодарен за разъяснения, что я упустил?
0
 
КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin® Version 3.8.9
Copyright ©2000 - 2017, vBulletin Solutions, Inc.
Рейтинг@Mail.ru