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ここで間違っている場合は訂正してください。ただし、1 層ネットワークを使用して、最低 3 つのゲート (NAND、OR)->(AND) で XOR 機能を実装することは可能です。しかし、各パーセプトロンがしきい値活性化関数とパーセプトロン トレーニング ルールのみを使用するようにして、ネットワークを正しくトレーニングすることは可能でしょうか? つまり、デルタ学習規則ではなく、パーセプトロン学習規則を使用します。

これまでのところ、私の理論上の唯一の解決策は、実際のネットワークを形成する前に、特定のタスク (つまり、NAND OR と AND) について各パーセプトロンを個別にトレーニングすることですが、それは学習するネットワークのポイントを無効にします。

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いいえ、パーセプトロン アルゴリズムを使用して多層ネットワークをトレーニングすることはできません。勾配ベースの学習が必要ですが、パーセプトロン アルゴリズムは勾配を生成しません。微分不可能なゼロ 1 損失を最適化します。

于 2013-08-05T15:48:31.997 に答える
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パーセプトロンの法則は単一の層（1つのゲート、またはand、いずれかのnandゲート）を扱うことを覚えているので、答えは簡単ですが、xorゲートには（and、orおよびnand）ゲートの組み合わせが複数含まれているため、パーセプトロンの法則は満たさないXOR GAT

于 2016-05-04T05:12:27.903 に答える