Матричное умножение не работает - нет вывода - PullRequest
Новая
       96

Матричное умножение не работает - нет вывода

0 голосов
/ 20 сентября 2019

У меня проблема с умножением матриц моей нейронной сети Python.Будучи еще старшеклассником, я почти ничего не знаю о ММ, кроме пары уроков.Моя нейронная сеть работала нормально, когда мои входные данные были похожи ([0,1,1] ...), но когда я изменил их на удвоения, мой ММ работает неправильно (без вывода) 

# The initialization
import numpy as np
iterations = int(0)

#TO THE CODING=>

def sigmoid(x):
   return 1/(1 + np.exp(-x))

#The function- 2

def Sigmoid_Derivative(x):
    return sigmoid(x) * (1-sigmoid(x))




Training_inputs = np.array([[0,0], 
                            [1,1], 
                            [1,0],
                            [0,1]])          # 4 rows * 2 columns

Training_outputs = np.array([[1, 1, 
                              0, 0]]).T               # 2 rows * 2 columns

Correct_Outputs = np.array([[[1],[1],
                             [0],[0]]])

np.random.seed(1)

synaptic_weights = np.random.random((2, 1)) - 1

print ("Random starting synaptic weight:")
print (synaptic_weights)

for iteration in range(20000):
  Input_Layer = Training_inputs

  Outputs = sigmoid(np.dot(Input_Layer, synaptic_weights)) 
  erorr = Training_outputs - Outputs
  adjustments = erorr * Sigmoid_Derivative(Outputs)
  synaptic_weights += np.dot(Input_Layer.T, adjustments)

  Rounder = np.around([np.array(Outputs)],decimals = 2,)
  Final_Outputs = Rounder.astype(int)
  iterations += 1

  if np.array_equal(Final_Outputs, Correct_Outputs):
       print ("Synaptic weights after trainig:")
       print (synaptic_weights)

       print ("Outputs after training: ")
       print (Outputs)

       print ("NO. of iterations required: ",iterations)
       break  
  else:
      continue

PS Проверка итерации if-else была моим собственным кодированием.Может быть, это может иметь потенциальное значение.

...