Voorwaartse Propagatie
Je hebt al de voorwaartse propagatie voor een enkele laag geïmplementeerd in het vorige hoofdstuk. Nu is het doel om volledige voorwaartse propagatie te implementeren, van invoer tot uitvoer.
Om het volledige voorwaartse propagatieproces te implementeren, moet de methode forward() worden gedefinieerd in de klasse Perceptron. Deze methode voert voorwaartse propagatie laag voor laag uit door de respectievelijke methode voor elke laag aan te roepen:
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 ...
De invoer wordt doorgegeven aan de eerste verborgen laag, waarbij de uitvoer van elke laag als invoer voor de volgende laag dient, totdat de uiteindelijke laag wordt bereikt om de uiteindelijke uitvoer te produceren.
Swipe to start coding
Het doel is om de implementatie van het forward propagation-proces voor het perceptronmodel te voltooien. Hierdoor kan informatie door elke laag van het netwerk stromen totdat de uiteindelijke voorspelling wordt geproduceerd.
Volg deze stappen zorgvuldig:
- Itereren door alle lagen van het perceptron met behulp van een lus.
- De data (
x) sequentieel door elke laag laten gaan door deforward()-methode van elke laag aan te roepen. - De uiteindelijke output retourneren nadat alle lagen de input hebben verwerkt.
Als dit correct is geïmplementeerd, zal het perceptron een enkele waarde tussen 0 en 1 geven voor de opgegeven input (bijvoorbeeld [1, 0]).
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
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 4Voorwaartse Propagatie
Veeg om het menu te tonen
Je hebt al de voorwaartse propagatie voor een enkele laag geïmplementeerd in het vorige hoofdstuk. Nu is het doel om volledige voorwaartse propagatie te implementeren, van invoer tot uitvoer.
Om het volledige voorwaartse propagatieproces te implementeren, moet de methode forward() worden gedefinieerd in de klasse Perceptron. Deze methode voert voorwaartse propagatie laag voor laag uit door de respectievelijke methode voor elke laag aan te roepen:
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 ...
De invoer wordt doorgegeven aan de eerste verborgen laag, waarbij de uitvoer van elke laag als invoer voor de volgende laag dient, totdat de uiteindelijke laag wordt bereikt om de uiteindelijke uitvoer te produceren.
Swipe to start coding
Het doel is om de implementatie van het forward propagation-proces voor het perceptronmodel te voltooien. Hierdoor kan informatie door elke laag van het netwerk stromen totdat de uiteindelijke voorspelling wordt geproduceerd.
Volg deze stappen zorgvuldig:
- Itereren door alle lagen van het perceptron met behulp van een lus.
- De data (
x) sequentieel door elke laag laten gaan door deforward()-methode van elke laag aan te roepen. - De uiteindelijke output retourneren nadat alle lagen de input hebben verwerkt.
Als dit correct is geïmplementeerd, zal het perceptron een enkele waarde tussen 0 en 1 geven voor de opgegeven input (bijvoorbeeld [1, 0]).
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
