python的neurolab的newff和train函数对于相同的代码和inpu给出了不一致的结果

Question

虽然输入是相同的，代码也是相同的，但是当多次运行时，我得到两个不同的结果。但是只有两个唯一的输出。我不知道代码的哪一部分是随机的，我很难找出错误在哪里。这是神经实验室已知的病毒吗？在

我附上了下面的完整代码。请运行它大约9-10次，看看两个不同的输出。 我还附加了同一代码的五次运行的输出，我看到错误输出在五次运行中有两个不同的值。请帮忙。在

代码： --------

import neurolab as nl
import numpy as np

# Create train samples

N = 200;

## DATA
x1 = [0]*(N+1);

for ii in range(-N/2,N/2+1,1):

    x1[ii+N/2] = ii;

x1_arr = np.array(x1);

y1 = -2+ 3*x1_arr ;

y = [0]*len(y1);

for ii in range(len(y1)):

    if(y1[ii] > 15):

        y[ii] = 1;

l = len(y);

x0 = [1]*l;

x0_arr = np.array(x0);

x_arr = np.concatenate(([x0_arr], [x1_arr]), axis=0)

x = x1_arr;

y_arr = np.array(y);

size = l;

inp = x.reshape(size,1)

tar = y_arr.reshape(size,1)

# Create network with 2 layers and random initialized

net = nl.net.newff([[-N/2, N/2]],[1, 1])

net.trainf =  nl.train.train_gd;

# Train network
error = net.train(inp, tar, epochs=100, show=100, goal=0.02, lr = 0.001)

# Simulate network
out = net.sim(inp);

输出 ---------

^{pr2}$

谢谢和干杯！在

Answer 1

神经网络训练不是确定性的。它从权值的随机初始化开始，然后执行（本质上贪婪的）优化过程。除非您修复了nn训练中使用的所有随机数生成器，否则您不能期望得到完全相同的结果。在