多层神经网络解决线性不可分问题【写给自己的博客】

      传统的单层神经网络在对于xor这样简单的分类问题都难以解决,把A0,A1分为一类,B0,B1分为一类,用一条直线是无论如何也无法区分的。

 

解决的方法是采用多层神经网络,我做了一个详细的计算,果然能解决,很神奇,记录下来,以后慢慢分析。请大部分订阅读者忽略

 

 

x1   x2     w11   w12     w21    w22      h1     h2   f(h1)   f(h2)      wa      wb       v   f(v)
0 0 0.375 0.75 0.375 0.75 0 0 1 0 0.375 0.375 0.375 0
1 0 0.375 0.75 0.375 0.75 0.375 0.75 1 1 0.375 0.375 0.75 1
0 1 0.375 0.75 0.375 0.75 0.375 0.75 1 1 0.375 0.375 0.75 1
1 1 0.375 0.75 0.375 0.75 0.75 1.5 0 1 0.375 0.375 0.375 0

 

 

其中h1 = x1*w11+x2*w21

      h2= x1*w12+x2*w22

      v = wa*h1+wb*h2

     f(h1),f(h2),f(v)分别为上图从左到右的三个函数f11(v),f12(v),f20(v)

 

 

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