Herausforderung: Erstellung eines Perzeptrons
Da unser Ziel die Implementierung eines mehrschichtigen Perzeptrons ist, vereinfacht das Erstellen einer Perceptron-Klasse die Initialisierung des Modells. Ihr einziges Attribut, layers, ist im Wesentlichen eine Liste der Layer-Objekte, die die Struktur des Netzwerks definieren:
class Perceptron:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
Die Variablen, die zur Initialisierung der Schichten verwendet werden, sind die folgenden:
input_size: die Anzahl der Eingabemerkmale;hidden_size: die Anzahl der Neuronen in jeder versteckten Schicht (beide versteckten Schichten haben in diesem Fall die gleiche Anzahl an Neuronen);output_size: die Anzahl der Neuronen in der Ausgabeschicht.
Die Struktur des resultierenden Perzeptrons sollte wie folgt aussehen:
Swipe to start coding
Ziel ist es, die Grundstruktur des Perzeptrons durch Implementierung seiner Schichten aufzubauen:
- Initialisierung der Gewichte (eine Matrix) und Biases (ein Vektor) mit Zufallswerten aus einer gleichverteilten Verteilung im Bereich [−1,1) unter Verwendung von NumPy.
- Berechnung der Roh-Ausgabewerte der Neuronen in der Methode
forward()der KlasseLayer. - Anwendung der Aktivierungsfunktion auf die Roh-Ausgaben in der Methode
forward()der KlasseLayerund Rückgabe des Ergebnisses. - Definition von drei Schichten in der Klasse
Perceptron: zwei versteckte Schichten mit gleicher Neuronenzahl und eine Ausgabeschicht. Beide versteckten Schichten sollen dierelu-Aktivierungsfunktion verwenden, während die Ausgabeschichtsigmoidnutzt.
Lösung
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Can you explain how to define the Layer class?
How do I initialize the Perceptron with specific layer sizes?
What is the purpose of having multiple hidden layers in this structure?
Awesome!
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Da unser Ziel die Implementierung eines mehrschichtigen Perzeptrons ist, vereinfacht das Erstellen einer Perceptron-Klasse die Initialisierung des Modells. Ihr einziges Attribut, layers, ist im Wesentlichen eine Liste der Layer-Objekte, die die Struktur des Netzwerks definieren:
class Perceptron:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
Die Variablen, die zur Initialisierung der Schichten verwendet werden, sind die folgenden:
input_size: die Anzahl der Eingabemerkmale;hidden_size: die Anzahl der Neuronen in jeder versteckten Schicht (beide versteckten Schichten haben in diesem Fall die gleiche Anzahl an Neuronen);output_size: die Anzahl der Neuronen in der Ausgabeschicht.
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Ziel ist es, die Grundstruktur des Perzeptrons durch Implementierung seiner Schichten aufzubauen:
- Initialisierung der Gewichte (eine Matrix) und Biases (ein Vektor) mit Zufallswerten aus einer gleichverteilten Verteilung im Bereich [−1,1) unter Verwendung von NumPy.
- Berechnung der Roh-Ausgabewerte der Neuronen in der Methode
forward()der KlasseLayer. - Anwendung der Aktivierungsfunktion auf die Roh-Ausgaben in der Methode
forward()der KlasseLayerund Rückgabe des Ergebnisses. - Definition von drei Schichten in der Klasse
Perceptron: zwei versteckte Schichten mit gleicher Neuronenzahl und eine Ausgabeschicht. Beide versteckten Schichten sollen dierelu-Aktivierungsfunktion verwenden, während die Ausgabeschichtsigmoidnutzt.
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