Adjust at the end
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 45/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- javascript
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Commencez par localiser dans le repository le code d’entraînement et de back-propagation, puis reproduisez le cas XOR décrit dans l’issue. Vérifiez que les deltas des poids restent disponibles jusqu’à la fin de l’étape complète de back-propagation, puis vérifiez que l’entraînement de XOR converge sans nécessiter 50000 itérations.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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.
- Langage dominant
- JavaScript
- Étoiles
- 438
- Forks
- 242
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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