人工智能 - 如何实际教 ANN 不同训练输入的权重？ - 吾爱随笔录

我以为我已经为人工神经网络（该领域的第一次尝试）实现了代码（从头开始，没有库）。但我觉得我错过了一些非常基本或明显的东西。

简而言之：代码对一对输入/输出值有效，但对一组值对无效。我不太了解培训过程。所以我想先解决这个问题。以下是我在伪代码中的即兴训练（也就是我能想到的所有内容）。

trainingData = [{in: [0,0], out:[0]}, {in: [0,1], out:[0]}, ...];
iterations = 10000

network = graphNodesToNetwork()
links = graphLinksToNetwork()
randomiseLinkWeights(links)


while(trainingData not empty) {
  for(0<iterations) { 
     set = trainingData.pop()

     updateInput(network, set.in)

     forwardPropagate(network, links) 

     linkUpdate = backPropagate(network, links, set.out)

     updateLinks(linkUpdate, links)}
}

这是它应该如何工作的吗？您是否按集（while-loop）输入您的训练数据集？

编辑1：因为我的最后评论确实分散了手头的问题。

编辑 2：更少罗嗦，更多代码

trainingData = [{in: [0,0], out:[0]}, {in: [0,1], out:[0]}, ...]; iterations = 10000 network = graphNodesToNetwork() links = graphLinksToNetwork() randomiseLinkWeights(links) weights = [] while(trainingData not empty) { for(0<iterations) { set = trainingData.pop() weights = updateInput(network, set.in) forwardPropagate(network, links) linkUpdate = backPropagate(network, links, set.out, weights) updateLinks(linkUpdate, links)} }