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我正在研究 FF 神经网络(用于分类问题),我正在使用 PSO 对其进行训练。我只有一个隐藏层,我可以改变该层中神经元的数量。
我的问题是神经网络可以很容易地学习线性可分离的问题,但不能像它应该能够做到的那样学习不可线性分离的问题(如 XOR)。
我相信我的 PSO 工作正常,因为我可以看到它试图最小化每个粒子的误差函数(使用训练集的均方误差)。
我尝试使用 sigmoid 和线性激活函数,但结果相似(不好)。我还有一个偏置单元(这也没有多大帮助)。
我想知道的是,是否有一些特定的事情我可能做错了,可能会导致此类问题,或者也许只是我应该看看错误可能出在哪里。
我现在有点迷茫
谢谢
最佳答案
PSO 可以训练神经网络来解决非线性可分问题,例如 XOR。我以前做过这个,我的算法最多需要大约 50 次左右的迭代。 Sigmoid 是一个很好的 XOR 激活函数。如果它确实针对不可分离的问题收敛,那么我的猜测是您的隐藏层没有产生效果,或者被绕过。因为隐藏层通常是不可分离的。
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关于java - 人工神经网络 PSO 训练,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16349671/
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