XOR 神经网络似乎收敛于 0.5 左右
XOR neural network seems to converge around 0.5
几周来我一直在尝试编写 XOR 神经网络代码，但我总是遇到同样的问题。首先，您必须知道我花了 小时和小时 尝试我在网上找到的所有内容，但没有任何效果。
在尝试使用有关该主题的 3Blue1Brown 视频但没有成功之后，我现在正在使用此 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html。我编写了一个矩阵库
具有所有必要的功能。
我的网络确实有 3 层：2 个输入神经元、2 个隐藏神经元、1 个输出神经元。
此外，我有 2 个指向隐藏神经元的偏差，一个指向输出神经元。我使用 sigmoid 函数使值介于 0 和 1 之间，并使用二次成本函数。每次我训练网络时（即每次我使用反向传播）我都会选择一个随机输入及其相应的输出。
问题是，无论我训练多少次，输出永远不会接近 0 或 1，但总是在 0.5 附近徘徊，我的成本函数被卡住了0.14.
感谢任何提示或帮助 -- 我真的不明白问题出在哪里，我觉得我已经尝试了所有方法。 PS: 这里没有显示任何代码，如果需要，请不要犹豫。
我已经通过在我的网络中添加层来解决我的问题。此外，当我改进它以编写 OCR 代码时，我添加了一个学习率以逃避本地 miminas，这在每次我的网络卡住时都是部分问题。
几周来我一直在尝试编写 XOR 神经网络代码，但我总是遇到同样的问题。首先，您必须知道我花了 小时和小时 尝试我在网上找到的所有内容，但没有任何效果。
在尝试使用有关该主题的 3Blue1Brown 视频但没有成功之后，我现在正在使用此 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html。我编写了一个矩阵库 具有所有必要的功能。
我的网络确实有 3 层：2 个输入神经元、2 个隐藏神经元、1 个输出神经元。 此外，我有 2 个指向隐藏神经元的偏差，一个指向输出神经元。我使用 sigmoid 函数使值介于 0 和 1 之间，并使用二次成本函数。每次我训练网络时（即每次我使用反向传播）我都会选择一个随机输入及其相应的输出。
问题是，无论我训练多少次，输出永远不会接近 0 或 1，但总是在 0.5 附近徘徊，我的成本函数被卡住了0.14.
感谢任何提示或帮助 -- 我真的不明白问题出在哪里，我觉得我已经尝试了所有方法。 PS: 这里没有显示任何代码，如果需要，请不要犹豫。
我已经通过在我的网络中添加层来解决我的问题。此外，当我改进它以编写 OCR 代码时，我添加了一个学习率以逃避本地 miminas，这在每次我的网络卡住时都是部分问题。