Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Forward Propagation | Neural Network from Scratch
Introduction to Neural Networks

Svep för att visa menyn

book
Forward Propagation

You have already implemented forward propagation for a single layer in the previous chapter. Now, the goal is to implement complete forward propagation, from inputs to outputs.

To implement the entire forward propagation process, you need to define the forward() method in the Perceptron class. This method performs forward propagation layer by layer by calling the respective method for each layer:

python

The inputs pass through the first hidden layer, with each layer's outputs serving as inputs for the next, until reaching the final layer to produce the final output.

Uppgift

Swipe to start coding

Your goal is to implement forward propagation for the perceptron:

  1. Iterate over the layers of the perceptron.
  2. Pass x through each layer in the network sequentially.
  3. Return the final output after all layers have processed the input.

If the forward() method is implemented correctly, the perceptron should output a single number between 0 and 1 when given certain inputs (e.g, [1, 0]).

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 5
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?

Fråga AI

expand
ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

book
Forward Propagation

You have already implemented forward propagation for a single layer in the previous chapter. Now, the goal is to implement complete forward propagation, from inputs to outputs.

To implement the entire forward propagation process, you need to define the forward() method in the Perceptron class. This method performs forward propagation layer by layer by calling the respective method for each layer:

python

The inputs pass through the first hidden layer, with each layer's outputs serving as inputs for the next, until reaching the final layer to produce the final output.

Uppgift

Swipe to start coding

Your goal is to implement forward propagation for the perceptron:

  1. Iterate over the layers of the perceptron.
  2. Pass x through each layer in the network sequentially.
  3. Return the final output after all layers have processed the input.

If the forward() method is implemented correctly, the perceptron should output a single number between 0 and 1 when given certain inputs (e.g, [1, 0]).

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 5
Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?
some-alt