我的多层神经网络收敛太慢（几乎不可用）

Question

我的数据集是这样的： 我有7个字母（a，b，c，d，e，f，g）写成9（行）x7（列）每个使用'＃'和' - '，其中'＃'是1，' - '是-1。 每个字母有3种字体，所以我总共有21个字符。 N输入神经元：63 隐藏：1 输出：7 字母'b'的目标是：-1,1，-1，-1，-1，-1，-1（因为第二个字母在字母是'b'）。 学习率：1 方法：使用增量规则反向传播。 激活函数：双极sigmoid。 -0.5到0.5之间的随机权重。 在第60万纪元之后，MSE约为58，并减少了0,006，然后减少了0,003，依此类推。 我试图提高学习速度和隐藏的神经元的数量，但如果我这样做，它开始分歧。 我不认为我的神经网络是错误的，因为它可以解决异或在300时代，并可以立即学习2个字母（如果我只使用2个字母的输入）。 我真的需要得到它的工作，因为我希望它是我最终的学校项目。 NN需要多少时间来解决这样的问题？ 我错在哪里？ 你能建议我一个软件或一个网站，我可以建立一个神经网络，并检查实施是否正确？ 谢谢。

Answer 1

我终于修正了错误，我把内部的计数器与外部的计数器混淆了。现在需要不到1秒（< 30个纪元）学习21个字符，配置为63-4-7。抱歉，添麻烦了。