Apprendre Défi : Création d'un Perceptron | Réseau de Neurones à Partir de Zéro

Puisque notre objectif est de mettre en œuvre un perceptron multicouche, la création d'une classe Perceptron simplifiera l'initialisation du modèle. Son unique attribut, layers, est essentiellement une liste d'objets Layer qui définissent la structure du réseau :

class Perceptron:
    def __init__(self, layers):
        self.layers = layers

Les variables utilisées pour initialiser les couches sont les suivantes :

input_size : le nombre de caractéristiques d'entrée ;
hidden_size : le nombre de neurones dans chaque couche cachée (les deux couches cachées auront le même nombre de neurones dans ce cas) ;
output_size : le nombre de neurones dans la couche de sortie.

La structure du perceptron obtenu doit être la suivante :

Tâche

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Votre objectif est de mettre en place la structure de base du perceptron en implémentant ses couches :

Initialiser les poids (une matrice) et les biais (un vecteur) avec des valeurs aléatoires provenant d'une distribution uniforme dans l'intervalle $[-1, 1)$ à l'aide de NumPy.
Calculer les valeurs de sortie brutes des neurones dans la méthode forward() de la classe Layer.
Appliquer la fonction d'activation aux sorties brutes dans la méthode forward() de la classe Layer et retourner le résultat.
Définir trois couches dans la classe Perceptron : deux couches cachées avec le même nombre de neurones et une couche de sortie. Les deux couches cachées doivent utiliser la fonction d'activation relu, tandis que la couche de sortie doit utiliser sigmoid.

Solution

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Section 2. Chapitre 4

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class Perceptron:
    def __init__(self, layers):
        self.layers = layers