Fremoverpropagasjon
Du har allerede implementert fremoverpropagering for et enkelt lag i forrige kapittel. Nå er målet å implementere fullstendig fremoverpropagering, fra innganger til utganger.
For å implementere hele prosessen med fremoverpropagering, må du definere forward()-metoden i Perceptron-klassen. Denne metoden utfører fremoverpropagering lag for lag ved å kalle den respektive metoden for hvert lag:
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 ...
Inndataene går gjennom det første skjulte laget, hvor hvert lags utdata fungerer som inndata for det neste, helt til det siste laget for å produsere sluttresultatet.
Swipe to start coding
Målet ditt er å fullføre implementeringen av fremoverpropagering for perseptronmodellen. Dette gjør at informasjon kan passere gjennom hvert lag i nettverket til den endelige prediksjonen produseres.
Følg disse trinnene nøye:
- Iterer gjennom alle lagene i perseptronen ved hjelp av en løkke.
- Send dataene (
x) sekvensielt gjennom hvert lag ved å kalle lagetsforward()-metode. - Returner den endelige utgangen etter at alle lagene har behandlet inputen.
Hvis dette er riktig implementert, vil perseptronen gi en enkeltverdi mellom 0 og 1 for den gitte inputen (for eksempel [1, 0]).
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
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 4Fremoverpropagasjon
Sveip for å vise menyen
Du har allerede implementert fremoverpropagering for et enkelt lag i forrige kapittel. Nå er målet å implementere fullstendig fremoverpropagering, fra innganger til utganger.
For å implementere hele prosessen med fremoverpropagering, må du definere forward()-metoden i Perceptron-klassen. Denne metoden utfører fremoverpropagering lag for lag ved å kalle den respektive metoden for hvert lag:
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 ...
Inndataene går gjennom det første skjulte laget, hvor hvert lags utdata fungerer som inndata for det neste, helt til det siste laget for å produsere sluttresultatet.
Swipe to start coding
Målet ditt er å fullføre implementeringen av fremoverpropagering for perseptronmodellen. Dette gjør at informasjon kan passere gjennom hvert lag i nettverket til den endelige prediksjonen produseres.
Følg disse trinnene nøye:
- Iterer gjennom alle lagene i perseptronen ved hjelp av en løkke.
- Send dataene (
x) sekvensielt gjennom hvert lag ved å kalle lagetsforward()-metode. - Returner den endelige utgangen etter at alle lagene har behandlet inputen.
Hvis dette er riktig implementert, vil perseptronen gi en enkeltverdi mellom 0 og 1 for den gitte inputen (for eksempel [1, 0]).
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
