Neural network 人工神经网络基准

是否有任何基准可以用来检查ANN的实现是否正确

我想要一些输入和输出数据，以及一些信息，如：
-三层前馈神经网络的输出应在90%的测试数据中正确

---

我需要这些信息来确保这种神经网络能够处理这样的问题。

也许你能做的最好的事情是设计一个学习异或函数的神经网络。以下是一个显示示例运行的网站：

我有一个家庭作业，在作业中，我们的老师给了我们神经网络的前几次运行和给定的权重。。。如果使用相同的权重设置神经网络，则应获得相同的结果（使用直接反向传播）

如果你有一个神经网络，有1个输入层（2个输入神经元+1个常数）、1个隐藏层（2个神经元+1个常数）和1个输出层，你将所有权重初始化为0.6，并使你的常数神经元始终返回-1，那么你应该在前10次运行中得到完全相同的结果：

* Data File: xor.csv
* Number of examples: 4

Number of input units:  2
Number of hidden units: 2

Maximum Epochs: 10
Learning Rate:  0.100000
Error Margin:   0.100000


==== Initial Weights ====

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.600000 0.600000 
1 0.600000 0.600000 
2 0.600000 0.600000 

Hidden (3) --> Output:
0 0.600000
1 0.600000
2 0.600000


***** Epoch 1 *****
Maximum RMSE:    0.5435466682137927
Average RMSE:    0.4999991292217466
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.599691 0.599691 
1 0.599987 0.599987 
2 0.599985 0.599985 

Hidden (3) --> Output:
0 0.599864
1 0.599712
2 0.599712


***** Epoch 2 *****
Maximum RMSE:    0.5435080531724404
Average RMSE:    0.4999982558452263
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.599382 0.599382 
1 0.599973 0.599973 
2 0.599970 0.599970 

Hidden (3) --> Output:
0 0.599726
1 0.599425
2 0.599425


***** Epoch 3 *****
Maximum RMSE:    0.5434701135827593
Average RMSE:    0.4999973799942081
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.599072 0.599072 
1 0.599960 0.599960 
2 0.599956 0.599956 

Hidden (3) --> Output:
0 0.599587
1 0.599139
2 0.599139


***** Epoch 4 *****
Maximum RMSE:    0.5434328258833577
Average RMSE:    0.49999650178769495
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.598763 0.598763 
1 0.599948 0.599948 
2 0.599941 0.599941 

Hidden (3) --> Output:
0 0.599446
1 0.598854
2 0.598854


***** Epoch 5 *****
Maximum RMSE:    0.5433961673713259
Average RMSE:    0.49999562134010495
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.598454 0.598454 
1 0.599936 0.599936 
2 0.599927 0.599927 

Hidden (3) --> Output:
0 0.599304
1 0.598570
2 0.598570


***** Epoch 6 *****
Maximum RMSE:    0.5433601161709642
Average RMSE:    0.49999473876144657
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.598144 0.598144 
1 0.599924 0.599924 
2 0.599914 0.599914 

Hidden (3) --> Output:
0 0.599161
1 0.598287
2 0.598287


***** Epoch 7 *****
Maximum RMSE:    0.5433246512036478
Average RMSE:    0.49999385415748615
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.597835 0.597835 
1 0.599912 0.599912 
2 0.599900 0.599900 

Hidden (3) --> Output:
0 0.599017
1 0.598005
2 0.598005


***** Epoch 8 *****
Maximum RMSE:    0.5432897521587884
Average RMSE:    0.49999296762990975
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.597526 0.597526 
1 0.599901 0.599901 
2 0.599887 0.599887 

Hidden (3) --> Output:
0 0.598872
1 0.597723
2 0.597723


***** Epoch 9 *****
Maximum RMSE:    0.5432553994658493
Average RMSE:    0.49999207927647754
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.597216 0.597216 
1 0.599889 0.599889 
2 0.599874 0.599874 

Hidden (3) --> Output:
0 0.598726
1 0.597443
2 0.597443


***** Epoch 10 *****
Maximum RMSE:    0.5432215742673802
Average RMSE:    0.4999911891911738
Percent Correct: 0%

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.596907 0.596907 
1 0.599879 0.599879 
2 0.599862 0.599862 

Hidden (3) --> Output:
0 0.598579
1 0.597163
2 0.597163

Input (3) --> Hidden (3) :
      1        2
0 0.596907 0.596907 
1 0.599879 0.599879 
2 0.599862 0.599862 

Hidden (3) --> Output:
0 0.598579
1 0.597163
2 0.597163

xor.csv包含以下数据：

0.000000,0.000000,0
0.000000,1.000000,1
1.000000,0.000000,1
1.000000,1.000000,0

您的神经网络应如下所示（忽略权重，黄色为恒定输入神经元）：
（来源：）

您可以使用，使用60k训练和10k测试集，将实现的错误率与各种其他机器学习算法（如K-NN、SVM、卷积网络（深度学习）以及不同的ANN配置）进行比较