Adjust at the end
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- javascript
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Beginne damit, den Code für Training und Back-Propagation im Repository zu lokalisieren und den im Issue beschriebenen XOR-Fall zu reproduzieren. Prüfe, dass die Gewichtsdeltas verfügbar bleiben, bis der vollständige Back-Propagation-Schritt abgeschlossen ist, und verifiziere anschließend, dass das XOR-Training konvergiert, ohne 50000 Iterationen zu benötigen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hi,
I don't know if it was already said, but it is still not fixed in the code.
When you are training your model, you calculate the weights_deltas between hidden layer and output layer.
But you are updating your weights too early, you are using the new weights to calculate deltas for previous weights (for back-propagation).
You have to keep deltas in memory then update at the end after the rest.
That's why your model takes a lot of time to be trained for the XOR problem. It shouldn't be that long. By memory you have took 50000 iterations. That is too big for a problem like this.
Keep going ^^.
P.S.: Sorry if my english is not perfect, it is not my main natural language.
- Vorherrschende Sprache
- JavaScript
- Sterne
- 438
- Forks
- 242
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Mehr aus CodingTrain/Toy-Neural-Network-JS
-
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 20/100
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 35/100
-
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 30/100
-
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 20/100
CodingTrain/Toy-Neural-Network-JS#149 · 1 Kommentar ·
-
Gradient OptimizationOffen
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 42/100
Alle Issues in CodingTrain/Toy-Neural-Network-JS
Ähnliche Issues
-
Schwierigkeit 1/5 Unter einer Stunde Anfängerfreundlichkeit 65/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 1 Tag
-
Add toro4n to the data modeling toolsEvtl. vergeben @henriklantzhedstrom-prog hat das heute übernommen. Offen
Schwierigkeit 1/5 Unter einer Stunde Anfängerfreundlichkeit 62/100
neo4j/docs-getting-started#546 ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 65/100
Maintainer antworten meist innerhalb von 25 Tagen
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 70/100
libnativeapi/nativeapi#21 ·
-
area: core complexity: easy impact: medium
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 86/100
ueberdosis/tiptap#8668 ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 1 Tag