Aufg.: Tensorflow-Algorithmus des XOR-Problems optimieren
Completion requirements
Tipp: Die Anwendung des Optimizer Adam passt die Lernrate dynamisch dem Fehler an. (SGD wendet die gewählte Lernrate dagegen unverändert, also statisch an.)
Opened: Wednesday, 25 January 2023, 12:00 AM
Due: Wednesday, 1 February 2023, 12:00 AM
Die vorhandene Lösung des XOR-Problems lässt sich weiter optimieren:
https://moodle.eick-at.de/pluginfile.php/1253/mod_page/content/4/xor_learning_tensorflow.py
oder
Moodle-KI/xor_learning_tensorflow.ipynb at main · ateachment/Moodle-KI · GitHub
Quelle: Jonas W. FI0D (12.01.2023 - Vielen Dank für Recherche und Programmierung)
Verwenden Sie unterschiedliche Aktivierungsfunktionen oder/und variieren das Modell. Passen Sie entsprechend die Anzahl der Iterationen (EPOCHS) und die Lernrate an.Tipp: Die Anwendung des Optimizer Adam passt die Lernrate dynamisch dem Fehler an. (SGD wendet die gewählte Lernrate dagegen unverändert, also statisch an.)