Jde o obtížnější geometrickou variantu problému XOR. Pokud se trénovací chyba nedostane pod 0,2, restartujte učení, dokud se to nepodaří. Laborováním s parametry sítě můžeme dosáhnout ještě lepších výsledků.
Hluboké učení
Motivation and principles
Úkol: Trénink neuronové sítě pro problém XOR
Další studijní materiály
F. Chollet: Deep Learning v jazyku Python, kapitola 1.
R. Neruda, J. Šíma: Teoretické otázky neuronových sítí, kapitola 1 (neaktualizováno).
P. Sosík: Skripta z neuronových sítí, kapitola 1 (částečně aktualizováno).
Perceptron computing NAND (3 points)
Build a perceptron with an activation function sgn, implementing a three-input NAND function: y = not (x1 and x2 and x3). You can find some hints online at https://www.simplilearn.com/tutorials/deep-learning-tutorial/perceptron#implementing_basic_logic_gates_with_perceptron. Negation can be achieved by changing the sign of the weights. I recommend writing a table of the NAND function values to find out how to properly set the bias.