如何将数据输入神经网络？

Question

我在python中为XOR编写了一个简单的神经网络。虽然网上有大量关于如何编程的信息，但是关于如何通过它来提供数据的信息并不多。我已经测试了输入[1,1]在一个周期后权重的变化，将我的结果与我的演讲幻灯片进行比较，结果是100%相同的，所以我相信代码是有效的。我可以为相同的输入训练网络，但是当我每一个周期改变输入（和相应的目标）时，错误不会下降。你知道吗

我应该允许在每个周期后更改权重和输入，还是应该先遍历所有可能的输入，得到平均误差，然后更改权重？（但是改变权重取决于输出，那么我将使用什么输出）

我可以分享我的代码，如果需要的话，但我很肯定它是正确的。你知道吗

请给我一些建议？先谢谢你。你知道吗

Answer 1

你是说你自己实现了一个神经网络？ 在这种情况下，基本上输入层上的每个神经元都必须被指定一个特定行的特征，而不仅仅是迭代每一层和该层中的每个神经元，然后按照指示进行计算。 我相信你对反向传播算法很熟悉，所以你知道什么时候停止。你知道吗

一旦你完成了那一行，再做一次下一行，把每个特征分配给每个输入神经元，然后再次开始迭代。你知道吗

一旦你处理完所有的记录，那就是一个新纪元。你知道吗

我希望这能回答你的问题。你知道吗

另外，我建议您试用Keras，它易于使用，是一个很好的工具。你知道吗