如何创建简单的三层神经网络并使用监督学习进行教学？

您的方法有四个问题，在阅读《神经网络常见问题》后都可以轻松找到：

• 为什么要使用偏置/阈值？：您应该添加一个偏置节点。偏见的缺乏使学习非常有限：网络代表的分离的超平面只能通过原点。使用bias节点，它可以自由移动并更好地拟合数据：

  bias = BiasUnit()

  n.addModule(bias)

  bias_to_hidden = FullConnection(bias, hiddenLayer)
  n.addConnection(bias_to_hidden)
  

• 为什么不将二进制输入编码为0和1？：所有样本都位于样本空间的一个象限中。移动它们使其分散在原点周围：

  ds = SupervisedDataSet(2, 1)

  ds.addSample((-1, -1), (0,))
  ds.addSample((-1, 1), (1,))
  ds.addSample((1, -1), (1,))
  ds.addSample((1, 1), (0,))
  
  

（相应地，将验证码固定在脚本的末尾。）

• trainUntilConvergence

  该方法使用验证工作，并且执行类似于早期停止方法的操作。对于这么小的数据集，这没有任何意义。使用

  trainEpochs

  代替。

  1000

  对于这个问题，时代对于网络而言已经足够了：

  trainer.trainEpochs(1000)

• 反向传播应使用哪种学习率？：调整学习率参数。每当您使用神经网络时，便会执行此操作。在这种情况下，该值

  0.1

  甚至会

  0.2

  大大提高学习速度：

  trainer = BackpropTrainer(n, dataset=ds, learningrate=0.1, verbose=True)

（请注意

verbose=True

有了这些修复程序，我就可以针对具有给定数据集的给定网络获得一致且正确的结果，并且误差小于

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