使用AForge.NET中的BP神经网络库实现异或逻辑

  调试神经网络时,感觉无论怎么测试数据,收敛都非常慢,总怀疑是不是AForge.Net的BP算法有问题,所以测试一下异或逻辑,代码如下:

   private static void testXOR(){
            var func = new AForge.Neuro.SigmoidFunction();
            var network = new AForge.Neuro.ActivationNetwork(func,2,2,1);
            AForge.Neuro.Learning.BackPropagationLearning bp = new AForge.Neuro.Learning.BackPropagationLearning (network);

            double[][] input = new double[4][];
            input [0] = new double[]{ 0, 0 };
            input [1] = new double[]{ 0, 1 };
            input [2] = new double[]{ 1, 0 };
            input [3] = new double[]{ 1, 1 };
            double[][] output = new double[4][];
            output[0] = new double[]{0};
            output[1] = new double[]{1};
            output[2] = new double[]{1};
            output[3] = new double[]{0};

            double error=1;
            while(error>0.01){
                error = bp.RunEpoch(input,output);
                Console.WriteLine(error:+error);
            }

            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                var result =  network.Compute (input [i]);
                Console.WriteLine(string.Format(output:{0},realresult:{1},result[0],output[i][0]));
            }

        }

  输出结果如下:

道家阴符派博客--使用AForge.NET中的BP神经网络库实现异或逻辑--神经网络

 

        测试了一下,只要有个隐藏层神经元为2,就足够学习到异或逻辑,而为1,很难收敛,隐藏神经元为20以上时,数值变化已经在小数点后的十几位了,也很难收敛,这说明并不是神经元越多就越好,同时增加层数时也会发现这种情况。

       看来不收敛的问题还是出在自己的参数上,并不是库有问题。

  

  

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