Risolvere il problema del gate XOR: utilizzando solo NumPy, quindi confrontare con l'implementazione di PyTorch.
Contorno
・Introduzione al problema del cancello XOR
・Costruzione di una rete neurale a 2 strati
・Propagazione in avanti
・Regole della catena per la propagazione all'indietro
・Implementazione con NumPy
・Confronto dei risultati con PyTorch
·Riepilogo
·Riferimenti
Introduzione al problema del cancello XOR
Il problema del gate XOR (OR esclusivo) è considerato semplice per una rete neurale perché implica l'apprendimento di un modello semplice di relazioni tra input e output che una rete adeguatamente progettata può catturare, anche se non è linearmente separabile (il che significa che non è possibile disegnare un'unica linea retta per separare le uscite in due gruppi in base agli ingressi). Le reti neurali, in particolare quelle con strati nascosti, sono in grado di apprendere modelli non lineari.
Diamo un'occhiata agli ingressi e alle uscite di XOR Gate. Ecco i nostri 4 dati di allenamento.
Fonte: towardsdatascience.com
