Пряме Поширення
У попередньому розділі вже було реалізовано пряме поширення для одного шару. Тепер мета — реалізувати повне пряме поширення, від вхідних даних до вихідних.
Для реалізації всього процесу прямого поширення необхідно визначити метод forward() у класі Perceptron. Цей метод виконує пряме поширення шар за шаром, викликаючи відповідний метод для кожного шару:
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 ...
Вхідні дані проходять через перший прихований шар, при цьому вихідні дані кожного шару використовуються як вхідні для наступного, аж до фінального шару для отримання остаточного результату.
Swipe to start coding
Ваша мета — завершити реалізацію процесу прямого поширення (forward propagation) для моделі перцептрона. Це дозволить інформації проходити через кожен шар мережі до отримання фінального прогнозу.
Дотримуйтесь наступних кроків:
- Ітеруйте всі шари перцептрона за допомогою циклу.
- Послідовно передавайте дані (
x) через кожен шар, викликаючи його методforward(). - Поверніть фінальний вихід після обробки вхідних даних усіма шарами.
Якщо все реалізовано правильно, перцептрон видасть одне значення між 0 та 1 для заданого вхідного значення (наприклад, [1, 0]).
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain how to complete the for loop in the forward method?
What should I return at the end of the forward method?
Could you show an example of how the forward method processes inputs through multiple layers?
Awesome!
Completion rate improved to 4Пряме Поширення
Свайпніть щоб показати меню
У попередньому розділі вже було реалізовано пряме поширення для одного шару. Тепер мета — реалізувати повне пряме поширення, від вхідних даних до вихідних.
Для реалізації всього процесу прямого поширення необхідно визначити метод forward() у класі Perceptron. Цей метод виконує пряме поширення шар за шаром, викликаючи відповідний метод для кожного шару:
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 ...
Вхідні дані проходять через перший прихований шар, при цьому вихідні дані кожного шару використовуються як вхідні для наступного, аж до фінального шару для отримання остаточного результату.
Swipe to start coding
Ваша мета — завершити реалізацію процесу прямого поширення (forward propagation) для моделі перцептрона. Це дозволить інформації проходити через кожен шар мережі до отримання фінального прогнозу.
Дотримуйтесь наступних кроків:
- Ітеруйте всі шари перцептрона за допомогою циклу.
- Послідовно передавайте дані (
x) через кожен шар, викликаючи його методforward(). - Поверніть фінальний вихід після обробки вхідних даних усіма шарами.
Якщо все реалізовано правильно, перцептрон видасть одне значення між 0 та 1 для заданого вхідного значення (наприклад, [1, 0]).
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
