我开始使用神经网络。我已经修改了为我自己的目的提供的 XOR 示例，但是当我运行它时，错误永远不会改变。
我试图近似的函数需要 4 个双精度并输出 1 个双精度，4 个输入始终为正，输出可以为负或正（多数为正）。对于初学者，我使用 50 条记录来训练数据。
工作异或（每次迭代都会减少错误）
public static double[][] XORInput = {
new[] {0.0, 0.0},
new[] {1.0, 0.0},
new[] {0.0, 1.0},
new[] {1.0, 1.0}
};
public static double[][] XORIdeal = {
new[] {0.0},
new[] {1.0},
new[] {1.0},
new[] {0.0}
};
BasicNetwork network = new BasicNetwork();
network.AddLayer(new BasicLayer(null, true, 2));
network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), true, 3));
network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), false, 1));
network.Structure.FinalizeStructure();
network.Reset();
IMLDataSet trainingData = new BasicMLDataSet(XORInput, XORIdeal);
IMLTrain train = new ResilientPropagation(Network, trainingData);
不工作（错误永远不会消失）：
BasicNetwork network = new BasicNetwork();
network.AddLayer(new BasicLayer(null, true, 4));
network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), true, 6));
network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), false, 1));
network.Structure.FinalizeStructure();
network.Reset();
IMLDataSet trainingData = new BasicMLDataSet(myInput, myExpectedOutput);
IMLTrain train = new ResilientPropagation(Network, trainingData);
训练数据的一些样本记录：
Input:
2.54, 3.15, 3.4, 1.73
5.3, 1.78, 3.9, 2.04
1.71, 5.4, 4.3, 2.26
1.62, 6.4, 4, 1.89
1.45, 8.4, 5.2, 2.14
Output:
5.59
11.05
6.89
10.4
-0.56
我认为问题在于激活功能没有触发。我认为这可能是因为 ActivationSigmoid() 不适合这个问题，但我尝试了 ActivationTANH() 得到完全相同的结果。