Come Utilizzare 3 Neurone in Rete Neurale?

0

Domanda

Questa è una classica visualizzazione del perceptron modello di apprendimento con 1 neurone. Diciamo che mi piacerebbe usare 3 neurone o 5 neurone per la formazione, posso farlo senza strato nascosto ? Non posso immagine nella mia testa. Qui è il codice;

enter image description here

import numpy as np

def tanh(x):  
    return (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))

def tanh_derivative(x):
    return 1-x**2

#inputs  
training_inputs = np.array([[0,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,1,1],[1,0,0],[1,0,1],[1,1,0],[1,1,1]])
                          
#outputs
training_outputs =np.array([[1,0,0,1,0,1,1,0]]).T

#3 input 1 output //
synaptic_weights = 2* np.random.random((3,1))-1 
print('Random weights :{}'.format(synaptic_weights))


for i in range(20000):
    input_layer = training_inputs
    outputs = tanh(np.dot(input_layer,synaptic_weights))
    error = training_outputs - outputs
    weight_adjust = error * tanh_derivative(outputs)
    
    synaptic_weights += np.dot(input_layer.T, weight_adjust)
print('After training Synaptic Weights: {}'.format(synaptic_weights))
print('\n')
print('After training Outputs :\n{}'.format(outputs))
1

Migliore risposta

2

Se si dispone di 3 neuroni nello strato di output, si hanno tre uscite. Questo ha un senso per alcuni problemi - immaginare un colore con componenti RGB.

La dimensione dell'input determina il numero di nodi di input; la dimensione di uscita determina il numero dei nodi di output. Solo gli strati nascosti dimensioni può essere scelto liberamente. Ma interessanti in rete ha almeno un livello nascosto.

2021-11-23 15:51:37

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