神经网络的Python误差计算问题

Question

total_error = (target - output)**2

if total_error != 0:
    for layer in range(len(self.weights)):
        for weight_list in range(len(self.weights[layer])):
            for weight in range(len(self.weights[layer][weight_list])):
                self.weights[layer][weight_list][weight] -= total_error / self.weights[layer][weight_list][weight] #this on the line above

我似乎无法弄清楚如何计算错误，我正在制作一个神经网络来解决和没有模块的 python 中的 XOR 门，因为我的 pip 似乎不起作用，任何人都可以提供任何关于如何修复的见解这个问题。

我得到的结果偶尔会解决它，但除此之外，它会给出看似随机的值，范围从 0 到 1，完全无视目标值 我得到的结果

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0.0
0.0
0.0
0.0
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0.9994810006919062
0.9994810091976934
0.9994810111599509
0.9994810163419373
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当目标数据是

[0, 1, 1, 0]

我看不出我哪里错了 非常感谢任何帮助，谢谢