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为什么我的神经网络显示出奇怪的结果?
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<p>我用PyBrain创建了一个简单的神经网络:</p> <pre><code>from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork from pybrain.datasets import SupervisedDataSet from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer L_Z = [ 0b111111, 0b000010, 0b000100, 0b001000, 0b010000, 0b111111 ] C_Z = [ 0b111111, 0b100001, 0b000110, 0b000001, 0b100001, 0b111111 ] net = buildNetwork(6, 3, 1) ds = SupervisedDataSet(6, 1) ds.addSample(tuple(L_Z), (1,)) ds.addSample(tuple(C_Z), (0,)) trainer = BackpropTrainer(net, ds) trainer.trainUntilConvergence() print net.activate(L_Z) print net.activate(C_Z) </code></pre> <p>但每次运行后,程序显示出不同的结果。我的网络应该学会寻找英文字母“Z”和西里尔字母“З”。怎么了?在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>神经网络是随机初始化并收敛的向量。但是根据模型的不同,每一个单元都链接到上层的其他单元,所以这意味着没有顺序。在</p> <p>=>;值为a、b、c的神经网络等价于b、c、a或c、b、a(粗略地说)</p> <p>这加上它们随机开始的事实给了你答案:许多模型可以是问题的解决方案,并且每次连续迭代都收敛到一个或另一个</p>
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