python - 测试从头开始构建的神经网络 (XOR)

Question

所以，我最近按照 3Blue1Brown 的 videos 在 python 中从头开始实现了一个神经网络。我目前正在对我的实现进行测试部分。这是通过执行 AND、OR 和 XOR 问题来完成的。网络似乎可以解决“与”和“或”问题，但不能解决“异或”问题。我得到以下预测:

和

Input:     Output:
0, 0       0.048
1, 0       0.018
0, 1       0.020
1, 1       0.974

或

Input:     Output:
0, 0       0.026
1, 0       0.984
0, 1       0.988
1, 1       0.997

异或

Input:     Output:
0, 0       0.049
1, 0       0.842
0, 1       0.842
1, 1       0.844 <- WRONG!

这些结果是使用 1 个隐藏层和 2 个神经元的模型以及隐藏层和输出层中的 sigmoid 函数进行预测的。

我尝试了不同数量的测试数据、时期、隐藏层中的维度以及隐藏层，但似乎没有任何效果。

所以，我的问题是是否有人知道为什么我在 XOR 问题中得到错误的结果，但在 AND 和 OR 问题中却没有得到错误的结果？如果是这样，如何解决？

Answer 1

通常，XOR 函数需要更复杂的模型。添加另一个包含两个神经元的隐藏层，这应该足够了。