Cursusinhoud
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
Taak
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.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesWas alles duidelijk?
Bedankt voor je feedback!
Sectie 2. Hoofdstuk 2
Challenge: Creating a Neuron
Taak
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.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesWas alles duidelijk?
Bedankt voor je feedback!
Sectie 2. Hoofdstuk 2
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties