使用神经网络解决XOR问题 - C＃

这篇文章的目的是让你了解如何在C＃.NET中使用SiaNet库和写入来使用神经网络。我将使用XOR问题，这是最简单的问题之一，但是，Minksy和Papert（1969）表明这是20世纪60年代神经网络架构的一个大问题，称为感知器。你可以在这里阅读神经元的功能，以便更多地了解我在说什么。

现在这是一个问题。让我们尝试构建和训练一个神经网络，它将产生下面的真值表，称为’异或’或’异或’（A或B，但不是两者）：

以下是在任何深度学习库中遵循的常规步骤，用于构建和训练模型以解决此类问题：

1. 创建一层神经元，对于这种情况，我们将使用完全连接（密集层）
2. 设置所有神经元的激活函数
3. 在训练过程中会发现错误的损失函数
4. 一个优化函数，它将更新神经元突触的权重并使其为下一次迭代做好准备。

条件

1. 如果你有GPU，配置CUDA。 GPU通过图像处理提高了神经网络训练的性能。对于此示例，这是一个可选步骤，因为数据集非常小并且可以在CPU上轻松训练。您感兴趣的是，互联网上有大量关于如何安装和配置CUDA的文档。请从NVIDIA网站下载最新的CUDA工具包10.1：https：//developer.nvidia.com/cuda-downloads
2. 从站点安装ArrayFire：https：//arrayfire.com/download/