简单多层神经网络实现异或XOR

最近在看《Neural Network Design_Hagan》


然后想自己实现一个XOR 的网络。

由于单层神经网络不能将异或的判定分为两类。


根据 a^b=(a&~b)|(~a&b)

而 我试了一下 或 和 与 都可以用感知神经元解决,也就是一个。


那么与和或的实现:

简单多层神经网络实现异或XOR_第1张图片

hardlim (n )=a ,n>=0时 a=1;n<0时a=0;

显然需要三个神经元

简单多层神经网络实现异或XOR_第2张图片

神经元表达式如下:



int fun(int w[],int x[],int b)
{

return  w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+b;        
}

int  main()
{
    int w1[2]={1,1},w2[2]={1,1},w3[2]={1,1};
    int x[2];
    while(scanf("%d%d",&x[0],&x[1])!=EOF)
    {
        
        int x2[2];
        x[0]=!x[0];
        x2[0] =hardlim( fun(w1,x,-2) );
        x[0]=!x[0];
        x[1]=!x[1];
        x2[1] = hardlim ( fun(w2,x,-2) );
        x[1]=!x[1];
        printf("%d  XOR %d = %d\n",x[0],x[1] ,hardlim( fun( w3,x2,-1)  ));
        
    }
    
    return 0;
    
}


注意x1,x2输入的时候 需要取反。

简单多层神经网络实现异或XOR_第3张图片

验证正确。



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