Conteúdo do Curso
Introduction to Neural Networks
Introduction to Neural Networks
2. Neural Network from Scratch
Single Neuron ImplementationChallenge: Creating a NeuronPerceptron LayersChallenge: Creating a PerceptronForward PropagationLoss FunctionBackward PropagationBackpropagation ImplementationModel TrainingChallenge: Training the PerceptronModel EvaluationChallenge: Evaluating the PerceptronNeural Network with scikit-learn
Challenge: Creating a Neuron
Tarefa
Swipe to start coding
Your task is to implement the basic structure of a neuron by completing the missing parts.
- Initialize the weights (an array) and bias (a single number) with random values from a uniform distribution in range
[-1, 1)using NumPy. - Compute the weighted sum of the inputs using the dot product, add the bias, and store the result in
input_sum_with_bias. - Apply the sigmoid activation function to
input_sum_with_biasto obtain the neuron's output.
Solução
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoTudo estava claro?
Obrigado pelo seu feedback!
Seção 2. Capítulo 2
Challenge: Creating a Neuron
Tarefa
Swipe to start coding
Your task is to implement the basic structure of a neuron by completing the missing parts.
- Initialize the weights (an array) and bias (a single number) with random values from a uniform distribution in range
[-1, 1)using NumPy. - Compute the weighted sum of the inputs using the dot product, add the bias, and store the result in
input_sum_with_bias. - Apply the sigmoid activation function to
input_sum_with_biasto obtain the neuron's output.
Solução
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoTudo estava claro?
Obrigado pelo seu feedback!
Seção 2. Capítulo 2
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