Я реализовал многослойный персептрон для прогнозирования греха входных векторов. Векторы состоят из четырех -1,0,1, выбранных случайным образом, и смещения, установленного в 1. Сеть должна предсказать грех суммы содержимого векторов.
Например, Input = < 0,1, -1,0,1 > Выход = Sin (0 + 1 + (- 1) + 0 + 1)
Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что сеть никогда не будет прогнозировать отрицательное значение, а многие из значений "sin" векторов отрицательны. Он прекрасно предсказывает все положительные или нулевые выходы. Я предполагаю, что существует проблема с обновлением весов, которые обновляются после каждой эпохи. Кто-нибудь сталкивался с этой проблемой с NN раньше? Любая помощь вообще будет замечательной!
Примечание: сеть имеет 5 входов, 6 скрытых единиц в 1 скрытом слое и 1 выход. Я использую сигмовидную функцию для скрытых и выходных уровней активации и пробовал тонны обучения (в настоящее время 0,1);
