Propagação Direta
Você já implementou a propagação para frente para uma única camada no capítulo anterior. Agora, o objetivo é implementar a propagação para frente completa, desde as entradas até as saídas.
Para implementar todo o processo de propagação para frente, é necessário definir o método forward() na classe Perceptron. Este método realiza a propagação para frente camada por camada chamando o método correspondente para cada camada:
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 ...
As entradas passam pela primeira camada oculta, com as saídas de cada camada servindo como entradas para a próxima, até alcançar a camada final para produzir a saída final.
Swipe to start coding
Seu objetivo é implementar a propagação direta para o perceptron:
- Iterar sobre as camadas do perceptron.
- Passar
xpor cada camada da rede de forma sequencial. - Retornar a saída final após todas as camadas processarem a entrada.
Se o método forward() for implementado corretamente, o perceptron deverá retornar um único número entre 0 e 1 quando receber certas entradas (por exemplo, [1, 0]).
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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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