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 relativo metodo 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
L'obiettivo è implementare la propagazione in avanti per il percettrone:
- Iterare sui livelli del percettrone.
- Passare
xattraverso ciascun livello della rete in modo sequenziale. - Restituire l'output finale dopo che tutti i livelli hanno elaborato l'input.
Se il metodo forward() è implementato correttamente, il percettrone dovrebbe restituire un singolo numero compreso tra 0 e 1 quando riceve determinati input (ad esempio, [1, 0]).
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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!
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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 = ...
return ...
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Se il metodo forward() è implementato correttamente, il percettrone dovrebbe restituire un singolo numero compreso tra 0 e 1 quando riceve determinati input (ad esempio, [1, 0]).
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