Обратное распространение будет передано в -nan на всех обучающих примерах. ⇐ C++

[Anonymous]

Я работаю над написанием своей первой нейронной сети. Это персептрон с (потенциально) несколькими скрытыми слоями. В настоящее время он настроен на 3 уровня, и эта конфигурация находится в main.cpp. Я запускаю несколько обучающих примеров в нейронной сети, используя обратное распространение ошибки, и надеюсь, что выходные данные будут аппроксимировать XOR двух входных нейронов. Вот полный код:
main.cpp

Код: Выделить всё

#include "Perceptron.cpp"
#include "TrainingData.cpp"

int main()
{
int numLayers = 3;
int neuronsPerLayer[3] = { 2, 2, 1 };

Perceptron::Perceptron perceptron(numLayers, neuronsPerLayer, 0.01);

perceptron.initializeWeightsAndBiases();

perceptron.print();

std::cout 

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/78996516/back-propagation-going-to-nan-on-all-training-examples[/url]