XOR Нейронные сети возвращают рубин - PullRequest
Новая
       26

XOR Нейронные сети возвращают рубин

0 голосов
/ 24 октября 2018

моя «нейронная сеть» XOR в Tensorflow.js продолжает возвращать прогноз мусора , а потеря всегда застревает на 0,25 .Понятия не имею, что я сделал не так.Спасибо за вашу помощь! 

const model = tf.sequential();

model.add(tf.layers.dense({units: 2, activation: 'sigmoid', inputShape: [2]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));

model.compile({loss:'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
tf.train.sgd(0.5);

const xs = tf.tensor2d([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]);
const ys = tf.tensor2d([[0],[1],[1],[0]]);

async function train() {
    for(let i = 0; i < 200; i++){
        const history = await model.fit(xs, ys, {epochs: 20, shuffle: true});
        console.log("loss: " + history.history.loss[19] + " on " + i + ". iteration.");
    }
}

train().then(() => {
    console.log("trained with " + tf.memory().numTensors + "tensors");
    model.predict(xs).print();
});
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/tensorflow/0.13.0/tf.min.js"></script>

1 Ответ

0 голосов
/ 24 октября 2018

Я изменил оптимизатор, и он предсказывает, как и ожидалось. 

    [[0.0156993],
     [0.985333 ],
     [0.9862437],
     [0.0150503]]


const model = tf.sequential();

model.add(tf.layers.dense({units: 2, activation: 'sigmoid', inputShape: [2]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));
const optimizer = tf.train.adam(0.01);
model.compile({loss:'meanSquaredError', optimizer: optimizer });

const xs = tf.tensor2d([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]);
const ys = tf.tensor2d([[0],[1],[1],[0]]);

async function train() {
    for(let i = 0; i < 200; i++){
        const history = await model.fit(xs, ys, {epochs: 20, shuffle: true});
        console.log("loss: " + history.history.loss[19] + " on " + i + ". iteration.");
    }
}

train().then(() => {
    console.log("trained with " + tf.memory().numTensors + "tensors");
    model.predict(xs).print();
});
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/tensorflow/0.13.0/tf.min.js"></script>
...