qbasic - 具有线性激活函数并从输入层前馈到单个输出层的神经网络

Question

在这里输入代码`作为一个蹩脚的程序员，我有轻微的阅读障碍，我 需要以如此愚蠢的方式编写所有基于代码的东西，即使是 child 可以理解。我试着了解如何让输入层进入 输出层使用前馈但在线教程需要很多 教育。我对数学的理解是有限的。我想做一个 具有一层输入层和一层输出层的简单神经网络。我 比代码更能理解句子中的解释。

for i = 1 to 2
    input1(i) = input1(i) * weight1(i)
    input1(i) = input2(i) * weight2(i)
next i
for i = 1 to 2
    sum(i) = input1 + input2
next i
for i = 1 to 2
    if sum(i) > 0 then fire.
next i
end

Answer 1

for i = 1 to 2
    input1(i) = input1(i) * weight1(i)
    input1(i) = input2(i) * weight2(i)
next i

第一个赋值是多余的，因为两个赋值都存储在同一个变量中(数组元素 input1(i))。
这是一个错字吗？也许第二个作业应该读作 input2(i) = ... !

for i = 1 to 2
    sum(i) = input1 + input2
next i

sum(1) 和 sum(2) 将保持相同的值，因为右侧表达式在整个循环中保持不变。

for i = 1 to 2
    if sum(i) > 0 then fire.
next i 

因为 sum(1) 和 sum(2) 都持有相同的值，所以这个循环将触发 0 或 2 次，但是从来没有只有 1 次。