Exllated's questions

currItemLabel = "Mobius "Unstable**/**Stable" Ingot"

Lua检测到字符/不是文本，我该如何解决这个问题？

提前致谢！

using System;

namespace NeuralNetwork
{

    class Program
    {
        public class Neuron
        {
            public decimal weight = 0.5m;
            public decimal lastError;
            public decimal smoothing = 0.00001m;

            public decimal ProcessInputData(decimal input)
            {
                return input * weight;
            }

            public decimal RestoreInputData(decimal output)
            {
                return output / weight;
            }

            public void Train(decimal input, decimal expectedRsult)
            {
                var actualResult = input * weight;
                lastError = expectedRsult - actualResult;
                var correction = (lastError / actualResult) * smoothing;
                weight += correction;

            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            decimal km = 100m;
            decimal miles = 62.1371;

            Neuron neuron = new Neuron();

            int i = 0;

            do
            {
                i++;
                neuron.Train(km, miles);
                if (i%1000 == 0)
                {
                    Console.Clear();
                    Console.WriteLine($"Вес: {neuron.weight}\t Ошибка:\t{neuron.lastError}");
                }

            } while (neuron.lastError > neuron.smoothing || neuron.lastError < -neuron.smoothing);

            Console.WriteLine($"{neuron.ProcessInputData(100)} миль в {100} км");
        }
    }
}

我开始研究神经网络，遇到了一个神经元的代码，我不明白为什么我需要通过 Smoothing 相乘

var correction = (lastError / actualResult) * smoothing;

毕竟，如果Smoothing = 0.01，那么输出是62.127346 013186325993867045670 （正确的是62.1371）

如果平滑 = 0.0001，则输出为62.137000 019305511022149689300（正确62.1371）

如果平滑 = 0.000001，则输出为62.137099 000002893257049892940（正确62.1371）

var correction = (lastError / actualResult) * smoothing;

如果你只是不乘以smoothing，那么输出是62.137099 404290247741450941250 （正确的是62.1371）

而且小数点后面的0越多，训练的时间越长，如果不立即相乘，准确率更高，请解释一下为什么需要这个？