Creación de una Capa de Red Neuronal
Capa única de red neuronal
En una red neuronal feed-forward básica, la salida de una neurona en una capa se calcula utilizando la suma ponderada de sus entradas, pasada a través de una función de activación. Esto se puede representar como:
y=σ(W⋅x+b)
Donde:
- y: salida de la neurona;
- W: matriz que representa los pesos asociados a las conexiones con la neurona;
- x: matriz columna (o vector) que representa los valores de entrada a la neurona;
- b: valor escalar;
- σ: función de activación, como la función sigmoide, ReLU o softmax.
Para lograr el mejor rendimiento, todos los cálculos se realizan utilizando matrices. Abordaremos esta tarea de la misma manera.
Swipe to start coding
Dados los pesos, las entradas y el sesgo para una capa de una sola neurona, calcular su salida utilizando multiplicación de matrices y la función de activación sigmoide. Considere una capa con 3 entradas y 2 neuronas, tomando un solo lote que contiene solo una muestra.
-
Determinación de formas:
- La forma de la matriz de entrada
Idebe tener su primera dimensión representando el número de muestras en el lote. Dada una muestra con 3 entradas, su tamaño será1x3; - La matriz de pesos
Wdebe tener sus columnas representando los pesos de entrada para cada neurona. Así, para 2 neuronas con 3 entradas, la forma esperada es3x2. Si no es así, es necesario transponer la matriz de pesos para lograr la forma requerida.
- La forma de la matriz de entrada
-
Multiplicación de matrices:
- Con las matrices en la forma correcta, realizar la multiplicación de matrices;
- Recuerde que en la multiplicación de matrices, la salida se deriva del producto punto de cada fila de la primera matriz con cada columna de la segunda matriz. Asegúrese de multiplicar en el orden correcto.
-
Adición de sesgo:
- Simplemente realice una suma elemento a elemento del resultado de la multiplicación de matrices con el sesgo.
-
Aplicación de la activación:
- Utilizar la función de activación sigmoide sobre el resultado de la suma con el sesgo para obtener la salida de la neurona;
- TensorFlow proporciona la función sigmoide como
tf.sigmoid().
Nota
Al final del curso profundizaremos en la implementación de una red de avance completo utilizando TensorFlow. Este ejercicio sienta las bases para ello.
Solución
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Wdebe tener sus columnas representando los pesos de entrada para cada neurona. Así, para 2 neuronas con 3 entradas, la forma esperada es3x2. Si no es así, es necesario transponer la matriz de pesos para lograr la forma requerida.
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- Recuerde que en la multiplicación de matrices, la salida se deriva del producto punto de cada fila de la primera matriz con cada columna de la segunda matriz. Asegúrese de multiplicar en el orden correcto.
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- Simplemente realice una suma elemento a elemento del resultado de la multiplicación de matrices con el sesgo.
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Aplicación de la activación:
- Utilizar la función de activación sigmoide sobre el resultado de la suma con el sesgo para obtener la salida de la neurona;
- TensorFlow proporciona la función sigmoide como
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Nota
Al final del curso profundizaremos en la implementación de una red de avance completo utilizando TensorFlow. Este ejercicio sienta las bases para ello.
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