Python 神经网络

我正在尝试编写一个简单的神经网络，它可以为y=x函数计算权重。这是我的密码：

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正如您所看到的，错误级别从未真正降低多少。我试着改变动力和学习速度，但没有多大帮助。我的输入、隐藏和输出的数量是否正确？如果没有，应该是什么？如果是这样的话，还有什么问题吗

据我所知，您正试图训练网络给出输出值

1,2,3,4

。然而，在输出端使用的是一个sigmoid（

math.tanh（…）

），其值始终在-1和1之间

因此，神经网络的输出总是在-1和1之间，因此，当试图拟合超出该范围的输出值时，总是会得到很大的误差

（我刚刚检查过，当将输入和输出值缩放0.1时，似乎有一个不错的培训进度，最后我得到了：

error 0.00025

)

如果要进行分类，您使用的神经网络非常有用（例如，如果NN输出小于0，则将数据点指定给A类；如果NN输出大于0，则将数据点指定给B类）。看起来您要做的是回归（拟合实值函数）

您可以在输出节点上删除sigmoid，但您必须稍微修改反向传播过程以将其考虑在内