Propagación Hacia Adelante
Ya has implementado la propagación hacia adelante para una sola capa en el capítulo anterior. Ahora, el objetivo es implementar la propagación hacia adelante completa, desde las entradas hasta las salidas.
Para implementar todo el proceso de propagación hacia adelante, es necesario definir el método forward() en la clase Perceptron. Este método realiza la propagación hacia adelante capa por capa llamando al método correspondiente para cada capa:
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 ...
Las entradas pasan por la primera capa oculta, donde las salidas de cada capa sirven como entradas para la siguiente, hasta llegar a la capa final para producir la salida final.
Swipe to start coding
Tu objetivo es completar la implementación del proceso de propagación hacia adelante para el modelo de perceptrón. Esto permitirá que la información pase a través de cada capa de la red hasta que se produzca la predicción final.
Sigue estos pasos cuidadosamente:
- Iterar a través de todas las capas del perceptrón utilizando un bucle.
- Pasar los datos (
x) secuencialmente por cada capa llamando a su métodoforward(). - Devolver la salida final después de que todas las capas hayan procesado la entrada.
Si se implementa correctamente, el perceptrón generará un único valor entre 0 y 1 para la entrada dada (por ejemplo, [1, 0]).
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¡Gracias por tus comentarios!
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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!
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Ya has implementado la propagación hacia adelante para una sola capa en el capítulo anterior. Ahora, el objetivo es implementar la propagación hacia adelante completa, desde las entradas hasta las salidas.
Para implementar todo el proceso de propagación hacia adelante, es necesario definir el método forward() en la clase Perceptron. Este método realiza la propagación hacia adelante capa por capa llamando al método correspondiente para cada capa:
class Perceptron:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
def forward(self, inputs):
x = inputs
for layer in ...:
# Pass x layer by layer
x = ...
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- Pasar los datos (
x) secuencialmente por cada capa llamando a su métodoforward(). - Devolver la salida final después de que todas las capas hayan procesado la entrada.
Si se implementa correctamente, el perceptrón generará un único valor entre 0 y 1 para la entrada dada (por ejemplo, [1, 0]).
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