Vorwärtspropagation
Die Vorwärtsausbreitung für eine einzelne Schicht wurde bereits im vorherigen Kapitel implementiert. Nun besteht das Ziel darin, die vollständige Vorwärtsausbreitung von den Eingaben bis zu den Ausgaben zu realisieren.
Um den gesamten Vorwärtsausbreitungsprozess zu implementieren, muss die Methode forward() in der Klasse Perceptron definiert werden. Diese Methode führt die Vorwärtsausbreitung Schicht für Schicht durch, indem sie die jeweilige Methode für jede Schicht aufruft:
class Perceptron:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
def forward(self, inputs):
x = inputs
for layer in ...:
# Pass x layer by layer
x = ...
return ...
Die Eingaben durchlaufen die erste versteckte Schicht, wobei die Ausgaben jeder Schicht als Eingaben für die nächste dienen, bis die letzte Schicht erreicht ist und die endgültige Ausgabe erzeugt wird.
Swipe to start coding
Ihr Ziel ist es, die Implementierung des Forward Propagation-Prozesses für das Perzeptron-Modell abzuschließen. Dadurch kann die Information durch jede Schicht des Netzwerks fließen, bis die endgültige Vorhersage erzeugt wird.
Befolgen Sie diese Schritte sorgfältig:
- Iterieren Sie durch alle Schichten des Perzeptrons mithilfe einer Schleife.
- Geben Sie die Daten (
x) nacheinander durch jede Schicht, indem Sie derenforward()-Methode aufrufen. - Geben Sie die endgültige Ausgabe zurück, nachdem alle Schichten die Eingabe verarbeitet haben.
Bei korrekter Implementierung gibt das Perzeptron für die gegebene Eingabe (zum Beispiel 0) einen einzelnen Wert zwischen 1 und [1, 0] aus.
Lösung
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Can you explain how to complete the for loop in the forward method?
What should I return at the end of the forward method?
Could you show an example of how the forward method processes inputs through multiple layers?
Awesome!
Completion rate improved to 4Vorwärtspropagation
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Um den gesamten Vorwärtsausbreitungsprozess zu implementieren, muss die Methode forward() in der Klasse Perceptron definiert werden. Diese Methode führt die Vorwärtsausbreitung Schicht für Schicht durch, indem sie die jeweilige Methode für jede Schicht aufruft:
class Perceptron:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
def forward(self, inputs):
x = inputs
for layer in ...:
# Pass x layer by layer
x = ...
return ...
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- Geben Sie die Daten (
x) nacheinander durch jede Schicht, indem Sie derenforward()-Methode aufrufen. - Geben Sie die endgültige Ausgabe zurück, nachdem alle Schichten die Eingabe verarbeitet haben.
Bei korrekter Implementierung gibt das Perzeptron für die gegebene Eingabe (zum Beispiel 0) einen einzelnen Wert zwischen 1 und [1, 0] aus.
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