Propagazione in Avanti
Hai già implementato la propagazione in avanti per un singolo strato nel capitolo precedente. Ora, l'obiettivo è implementare la propagazione in avanti completa, dagli input agli output.
Per implementare l'intero processo di propagazione in avanti, è necessario definire il metodo forward() nella classe Perceptron. Questo metodo esegue la propagazione in avanti strato per strato chiamando il metodo corrispondente per ciascuno strato:
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 ...
Gli input attraversano il primo strato nascosto, con gli output di ciascuno strato che fungono da input per il successivo, fino a raggiungere lo strato finale per produrre l'output finale.
Swipe to start coding
Il tuo obiettivo è completare l'implementazione del processo di forward propagation per il modello percettrone. Questo permetterà alle informazioni di attraversare ogni strato della rete fino alla produzione della previsione finale.
Segui attentamente questi passaggi:
- Iterare su tutti gli strati del percettrone utilizzando un ciclo.
- Far passare i dati (
x) sequenzialmente attraverso ogni strato chiamando il suo metodoforward(). - Restituire l'output finale dopo che tutti gli strati hanno elaborato l'input.
Se implementato correttamente, il percettrone restituirà un singolo valore compreso tra 0 e 1 per l'input fornito (ad esempio, [1, 0]).
Soluzione
Grazie per i tuoi commenti!
single
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
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 4Propagazione in Avanti
Scorri per mostrare il menu
Hai già implementato la propagazione in avanti per un singolo strato nel capitolo precedente. Ora, l'obiettivo è implementare la propagazione in avanti completa, dagli input agli output.
Per implementare l'intero processo di propagazione in avanti, è necessario definire il metodo forward() nella classe Perceptron. Questo metodo esegue la propagazione in avanti strato per strato chiamando il metodo corrispondente per ciascuno strato:
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 ...
Gli input attraversano il primo strato nascosto, con gli output di ciascuno strato che fungono da input per il successivo, fino a raggiungere lo strato finale per produrre l'output finale.
Swipe to start coding
Il tuo obiettivo è completare l'implementazione del processo di forward propagation per il modello percettrone. Questo permetterà alle informazioni di attraversare ogni strato della rete fino alla produzione della previsione finale.
Segui attentamente questi passaggi:
- Iterare su tutti gli strati del percettrone utilizzando un ciclo.
- Far passare i dati (
x) sequenzialmente attraverso ogni strato chiamando il suo metodoforward(). - Restituire l'output finale dopo che tutti gli strati hanno elaborato l'input.
Se implementato correttamente, il percettrone restituirà un singolo valore compreso tra 0 e 1 per l'input fornito (ad esempio, [1, 0]).
Soluzione
Cambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguentiGrazie per i tuoi commenti!
single
