异或多层感知器输出“无”作为最终结果？
异或多层感知器输出“无”作为最终结果是指在使用多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）进行异或（XOR）运算时，无法得到正确的输出结果。
多层感知器是一种人工神经网络模型，由多个神经元层组成，每个神经元层与前一层全连接。它通过学习输入数据的特征，进行模式识别和分类任务。
异或运算是一种逻辑运算，输入两个二进制位，只有一个为1时输出为1，否则输出为0。异或运算的真值表如下：
| 输入1 | 输入2 | 输出 | |-------|-------|------| | 0 | 0 | 0 | | 0 | 1 | 1 | | 1 | 0 | 1 | | 1 | 1 | 0 |
由于异或运算的非线性特性，单层感知器无法准确地进行异或运算。但是，通过引入隐藏层，多层感知器可以解决异或运算的问题。隐藏层的神经元可以学习到输入数据的非线性特征，从而实现对异或运算的准确分类。
然而，如果多层感知器输出“无”作为最终结果，可能是由于以下原因：
- 网络结构不合适：多层感知器的隐藏层神经元数量、层数等参数设置不当，导致无法捕捉到异或运算的特征。
- 激活函数选择不当：激活函数在神经网络中起到非线性映射的作用，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等。如果选择的激活函数不适合异或运算，可能导致输出结果不正确。
- 数据集不足或不平衡：如果训练数据集中没有足够的异或运算样本，或者样本分布不均衡，网络可能无法学习到正确的异或运算规律。
针对这个问题，可以尝试以下方法来改进多层感知器的性能：
- 调整网络结构：增加隐藏层的神经元数量，增加网络的深度，尝试不同的网络结构，以提高模型的表达能力。
- 更换激活函数：尝试不同的激活函数，如ReLU、Leaky ReLU等，以找到更适合异或运算的激活函数。
- 增加训练数据：收集更多的异或运算样本，增加训练数据集的多样性和数量，以提高模型的泛化能力。
- 数据预处理：对输入数据进行归一化、标准化等预处理操作，以提高数据的可训练性和模型的稳定性。
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我不确定是否正确定义了所有内容，但由于某些原因，我无法让它停止输出"None“而不是实际值作为最终输出。我甚至尝试使用Relu函数而不是sigmoid，但这只是一个胡乱猜测。
浏览 16提问于2018-08-18得票数 0
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用多层感知器求解3个数据点的异或
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浏览 1提问于2018-02-05得票数 0
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如何运行两层感知器解决异或问题
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浏览 0提问于2016-10-07得票数 0
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2回答
简单感知器模型和异或运算
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此外，文章还说，数学证明，简单的感知器不能解决异或问题。f(x)=1 if |x-a|<b 作为一个激活函数处理XOR问题。(对于2input 1output无隐藏层感知器模型)
我知道使用人工函数对学习模型是不好的。但是，如果它无论如何都能工作，那么为什么文章说它被证明是不工作的？这篇文章是不是
浏览 4提问于2014-06-19得票数 1
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我试图用多层感知器来模拟异或问题。到目前为止，我已经知道它不是线性可分的，因此它需要一个隐藏的层。我无法理解的是，是哪些神经元决定了决定的界限。据我所见，似乎考虑了隐层神经元的输出，但如果只将权值更改为输出层的输入，则决策边界不会改变。w11 w12 b1 w21 w22 b2 v1 v2和b3分别是第一隐神经元、第二隐神经元和输出神经元的参数。当我更改v1和/或v2时，决策边界
浏览 3提问于2017-04-04得票数 0
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例如，下面是多层感知器的代码，它接受3个输入并计算1个输出model.add(Dense(20,3来自3输入，但为什么我有一个"，]作为第二个论点。另一方面，您可以看到用于时间序列预测的递归神经网络的代码，该神经网络对时间序列的每一个时隙都有6个输入特性，并计算24个输出：
model6 = keras.models.Sequential([6“而不是"input_shape=6，<
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相关系数到底代表什么？
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如果我有一系列X和一系列Y，如果我将这两个输入到Weka多层感知器中，将Y作为输出，X作为输入，我得到的相关系数为0.76。这直观地代表了什么，以及我如何向业务人员或非技术人员解释这一点？
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由于我在这里得到的帮助和研究，我能够用C#创建一个简单的感知器，其代码如下： int Input2 = B; W2 += error * Input2 * 0.1;我在这里不使用Sigmoid，只使用-1或1
浏览 0提问于2013-03-28得票数 0
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我的输入值是: 1，2，3，.我的输出值: 1*1，2*2，3*3，. (1，4，9，.)我正在寻找一个库或SDK，支持真正的神经网络。请推荐其中一种语言的库或SDK。如果没有，那么C#也会很好。
它必须在Linux下运行，并且必须是免费的。它必须在本地运行，而不是在云中运行。
浏览 0提问于2023-01-28得票数 1
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我正在从头开始编写一个多层感知器，只有一个输入层、隐藏层和输出层。输出层将使用softmax激活函数产生几个互斥输出的概率。如果是这样的话，我可以使用任何其他的非线性激活函数，如sigmoid或tanh吗？或者我甚至可以不在隐藏层中使用任何激活函数，只将隐藏节点的值作为输入节点和输入到隐藏权重的线性组合？
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我使用一个有1个隐层(2个神经元)和1个输出神经元的神经网络来解决异或问题。 sum += deltas[x] * weights[x]最终输出是
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我在网上看到了，它显示了一个具有三个输入和三个输出的“神经网络”，虽然输入没有变化，但我相信这个网络和其他进化算法之间有足够的相似性，从而使问题有效。我的问题是，既然视频中显示的所有三个输入节点都有可能对具有受控权重的输出节点“施加影响”，那么为什么需要四个中间节点呢？为什么不直接将输入节点连接到输出端呢？
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据我了解，经过我的研究，我不得不使用多层感知器(MLP) ir径向基函数(RBF)神经网络来完成我的任务。多层感知器，2个输入神经元，2个隐神经元，1个输出神经元。径向基函数，2个输入神经元，2个隐神经元，1个输出神经元。 +？在这些参数下，多层感知器在很长一段时间内不会停止学习，因此我将参数改为0,2和0,5。
当学习
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基于神经网络的Q-学习
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状态由球员和球的位置以及球的速度来表示。位置被重新映射到一个更小的状态空间。我正在用Java编程
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