신경망의 오차 차이 계산

Question

신경 네트워크에 다소 익숙하며 기초를 이해하는 데 도움이 필요합니다. 바이어스와 출력을 가진 두 개의 입력으로 하나의 뉴런을 만들려고합니다.

발생이 같다있어서, 그래서 여기

output = w1 * x + w2 * y + bias * wb 

는 x 및 y 가중치이다 WB 입력 및 W1, W2,하며 그 출력이 진행되면 바이어스 0.5

인 시그 모이 드 함수를 통해. 테스트를 위해

sout = S(output) 

나는 등의 신경 작용을 만들려고 노력 '과'및 '또는'게이트입니다.

그래서 내 질문은,

따라서 대상과 출력 사이의 차이를 계산하기 위해 내가 목표 실행해야합니다 (0 또는 1) 또한 시그 모이 기능을 통해 그들 사이의 차이를 계산합니까?

또는 대상 (0 또는 1)과 시그 모이 드 함수를 통해 오는 출력 간의 차이를 계산해야합니까?

또한 '및'및 '또는'기능의 오류 변형은 신기원이 진행됨에 따라 다릅니다. 'and'함수의 오류 변형은 어색하지만 'or'함수 오류 변형은 허용됩니다. 왜 'and'함수가 위아래로가는 이런 유선 차트를 제공합니까? 계산하기

또는 오류 차트

및 오류 차트

감사

Answer 1

델타는 제안 된 두 번째입니다 . 입력 (x, y)을 네트워크를 통해 전달하고 관련 출력과 목표 값 (0 또는 1) 간의 차이를 취합니다. 여기서는 대상 값이 0 또는 1 인 이진 분류 작업을 수행하려고한다고 가정합니다.