Kursinnehåll
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
Uppgift
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.
Lösning
Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedanVar allt tydligt?
Tack för dina kommentarer!
Avsnitt 2. Kapitel 2
Challenge: Creating a Neuron
Uppgift
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.
Lösning
Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedanVar allt tydligt?
Tack för dina kommentarer!
Avsnitt 2. Kapitel 2
Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan