Пряме Поширення
Ви вже реалізували пряме поширення (forward propagation) для одного шару в попередньому розділі. Тепер мета — реалізувати повне пряме поширення, від вхідних даних до вихідних.
Щоб реалізувати весь процес 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 вихід кожного шару слугує вхідними даними для наступного, аж до фінального шару, який формує остаточний результат.
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 в діапазоні від 0 до 1 для заданого входу (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
Awesome!
Completion rate improved to 4Пряме Поширення
Свайпніть щоб показати меню
Ви вже реалізували пряме поширення (forward propagation) для одного шару в попередньому розділі. Тепер мета — реалізувати повне пряме поширення, від вхідних даних до вихідних.
Щоб реалізувати весь процес 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 вихід кожного шару слугує вхідними даними для наступного, аж до фінального шару, який формує остаточний результат.
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 в діапазоні від 0 до 1 для заданого входу (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
