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演習

多層ニューラルネットワーク

この演習では、隠れ層が2層あるニューラルネットワークの順伝播を行うコードを書きます。各隠れ層には2つのノードがあります。入力データは input_data としてあらかじめ読み込まれています。最初の隠れ層のノードは node_0_0 と node_0_1 と呼び、それぞれの重みは weights['node_0_0'] と weights['node_0_1'] として事前に読み込まれています。

2番目の隠れ層のノードは node_1_0 と node_1_1 と呼び、それぞれの重みは weights['node_1_0'] と weights['node_1_1'] として事前に読み込まれています。

最後に、事前に読み込まれた weights['output'] の重みを使って、隠れ層のノードからモデル出力を作成します。

Ch1Ex10

指示

100 XP
  • 与えられた input_data と重み weights['node_0_0'] を使って node_0_0_input を計算し、relu() 関数を適用して node_0_0_output を得ます。
  • 同様に node_0_1_input を計算して、node_0_1_output を得ます。
  • 重み weights['node_1_0'] と、最初の隠れ層の出力 hidden_0_outputs を使って node_1_0_input を計算し、relu() 関数を適用して node_1_0_output を得ます。
  • 同様に node_1_1_input を計算して、node_1_1_output を得ます。
  • 重み weights['output'] と、2番目の隠れ層の出力配列 hidden_1_outputs を使って model_output を計算します。この出力には relu() 関数を適用しないでください。