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 produserer sluttresultatet.
Swipe to start coding
Målet ditt er å implementere fremoverpropagering for perseptronen:
- Iterer over lagene i perseptronen.
- Send
xgjennom hvert lag i nettverket sekvensielt. - Returner det endelige resultatet etter at alle lagene har behandlet inputen.
Hvis forward()-metoden er implementert korrekt, skal perseptronen gi ut et enkelt tall mellom 0 og 1 når den får visse inputverdier (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
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 produserer sluttresultatet.
Swipe to start coding
Målet ditt er å implementere fremoverpropagering for perseptronen:
- Iterer over lagene i perseptronen.
- Send
xgjennom hvert lag i nettverket sekvensielt. - Returner det endelige resultatet etter at alle lagene har behandlet inputen.
Hvis forward()-metoden er implementert korrekt, skal perseptronen gi ut et enkelt tall mellom 0 og 1 når den får visse inputverdier (for eksempel [1, 0]).
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
