Demystifying the XOR problem - DEV Community https://share.google/XmWJ7PyU0EFEOrMOe
Problem XOR, czyli "exclusive or" (wykluczające lub), to klasyczny problem w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Polega on na stworzeniu modelu, który poprawnie przewiduje wynik operacji XOR dla dwóch danych wejściowych. XOR zwraca 1 (prawda) tylko wtedy, gdy dwa wejścia są różne, i 0 (fałsz) w przeciwnym przypadku.
Wyjaśnienie problemu XOR:
Operacja XOR:
Funkcja XOR, oznaczana symbolem ⊕ lub ^, zwraca 1, gdy jej dwa wejścia są różne (jedno 0, drugie 1), i 0, gdy wejścia są jednakowe (oba 0 lub oba 1).
Problem:
Prosty perceptron, czyli najprostsza sieć neuronowa, nie jest w stanie rozwiązać problemu XOR, ponieważ wymaga nieliniowej separacji danych. XOR nie można poprawnie sklasyfikować za pomocą prostej linii (liniowej separacji).
Rozwiązanie:
Aby rozwiązać problem XOR, potrzebna jest sieć wielowarstwowa (np. z dwiema warstwami ukrytymi) lub głęboka sieć neuronowa, która potrafi uczyć się nieliniowych wzorców.
Znaczenie problemu XOR:
Test dla sieci neuronowych:
Problem XOR jest często używany jako test dla nowych architektur sieci neuronowych, aby sprawdzić, czy potrafią one radzić sobie z nieliniowymi problemami.
Wprowadzenie do uczenia nieliniowego:
Pokazuje, że proste modele liniowe nie wystarczą do rozwiązywania wszystkich problemów, a uczenie maszynowe musi rozwijać się w kierunku modeli nieliniowych.
Podstawa dla bardziej złożonych problemów:
Zrozumienie problemu XOR jest podstawą do zrozumienia i budowania bardziej zaawansowanych sieci neuronowych i algorytmów uczenia maszynowego.
DO ROZWAŻENIA:
Klasteryzacja...
Kategoryzacja...
powyższe wykresy...
Linia prosta jako wykres funkcji liniowej: jak "budować" te wykresy?
Tutaj były 2 wej i 1 wyjście... dla XOR.
No comments:
Post a Comment