朱莉婭的簡單神經網絡

Question

我嘗試將本教程中的python代碼重寫為julia，並得到意外的結果- [0.5; 0.5; 0.5; 0.5] [0.5; 0.5; 0.5; 0.5] [0.5; 0.5; 0.5; 0.5]我一遍又一遍地看那條線，但看不到差異。

Python代碼：

from numpy import exp, array, random, dot
training_set_inputs = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]])
training_set_outputs = array([[0, 1, 1, 0]]).T
random.seed(1)
synaptic_weights = 2 * random.random((3, 1)) - 1
for iteration in xrange(10000):
    output = 1 / (1 + exp(-(dot(training_set_inputs, synaptic_weights))))
    synaptic_weights += dot(training_set_inputs.T, (training_set_outputs - output) * output * (1 - output))
print 1 / (1 + exp(-(dot(array([1, 0, 0]), synaptic_weights))))

我的茱莉亞代碼：

function activate(x)
    return 1./(1+exp(-x))
end

function g_activate(x)
    return x.*(1-x)
end

function test(iter)

Input = [0 0 1;0 1 1;1 0 1;1 1 1]
TInput = transpose(Input)
Test = [0, 1, 1, 0]
Weights = 2 * rand(3, 1) - 1

for i in 1:iter

output = activate(Input*Weights)
error = Test - output
delta = error.*g_activate(output)
Weights +=  TInput*delta

end

println(activate(Input*Weights))
end

我做錯了什么以及如何在Julia中使用更慣用的方式

Answer 1

您在Julia代碼中使用了錯誤的輸入數據。 匹配Python示例

Input = [0 0 1;0 1 1;1 0 1;1 1 1]

應該

Input = [0 0 1;1 1 1;1 0 1;0 1 1]

那就是我得到正確輸入的結果：

julia> test(10000)
[0.00966854; 0.992117; 0.993589; 0.00786553]

如果我正在使用training_set_inputs = array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])運行Python代碼得到[ 0.5] 。