Propagación Hacia Adelante
Ya has implementado la propagación hacia adelante para una sola capa en el capítulo anterior. Ahora, el objetivo es implementar la propagación hacia adelante completa, desde las entradas hasta las salidas.
Para implementar el proceso completo de propagación hacia adelante, es necesario definir el método forward() en la clase Perceptron. Este método realiza la propagación hacia adelante capa por capa llamando al método correspondiente para cada capa:
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 ...
Las entradas pasan por la primera capa oculta, donde las salidas de cada capa sirven como entradas para la siguiente, hasta llegar a la capa final para producir la salida final.
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El objetivo es implementar la propagación hacia adelante para el perceptrón:
- Iterar sobre las capas del perceptrón.
- Pasar
xa través de cada capa de la red de forma secuencial. - Devolver la salida final después de que todas las capas hayan procesado la entrada.
Si el método forward() está implementado correctamente, el perceptrón debe devolver un solo número entre 0 y 1 cuando se le proporcionan ciertas entradas (por ejemplo, [1, 0]).
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Para implementar el proceso completo de propagación hacia adelante, es necesario definir el método forward() en la clase Perceptron. Este método realiza la propagación hacia adelante capa por capa llamando al método correspondiente para cada capa:
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def __init__(self, layers):
self.layers = layers
def forward(self, inputs):
x = inputs
for layer in ...:
# Pass x layer by layer
x = ...
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- Iterar sobre las capas del perceptrón.
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Si el método forward() está implementado correctamente, el perceptrón debe devolver un solo número entre 0 y 1 cuando se le proporcionan ciertas entradas (por ejemplo, [1, 0]).
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