Adjust at the end

Hi,

I don't know if it was already said, but it is still not fixed in the code.
When you are training your model, you calculate the weights_deltas between hidden layer and output layer.
But you are updating your weights too early, you are using the new weights to calculate deltas for previous weights (for back-propagation).
You have to keep deltas in memory then update at the end after the rest.

That's why your model takes a lot of time to be trained for the XOR problem. It shouldn't be that long. By memory you have took 50000 iterations. That is too big for a problem like this.

Keep going ^^.

P.S.: Sorry if my english is not perfect, it is not my main natural language.

Bắt đầu bằng cách tìm mã training và back-propagation trong repository, rồi tái hiện trường hợp XOR được mô tả trong issue. Kiểm tra rằng các delta của trọng số vẫn còn khả dụng cho đến khi bước back-propagation đầy đủ hoàn tất, sau đó xác minh rằng training XOR hội tụ mà không yêu cầu 50000 lần lặp.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.