1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Pythonで学ぶDeep Learning入門
Connected

Exercise

順伝播アルゴリズムをコーディングする

この演習では、初めてのニューラルネットワークで順伝播（予測）を行うコードを書きます。

Ch1Ex4

各データポイントは顧客を表します。最初の入力は口座数、2つ目の入力は子どもの人数です。モデルは、翌年にそのユーザーが行う取引回数を予測します。このデータは、このコースの最初の2章を通して使用します。

入力データは input_data としてあらかじめ読み込まれており、重みは weights という辞書に入っています。中間層の最初のノードの重み配列は weights['node_0'] に、2つ目のノードの重み配列は weights['node_1'] にあります。

出力ノードへつながる重みは weights['output'] にあります。

NumPy はすべての演習で np として事前にインポートされています。

Instrukcje

100 XP
  • input_data とその重み weights['node_0'] を要素ごとに掛けて合計し、ノード0の値を計算します。これは中間層の1つ目のノードです。
  • input_data と weights['node_1'] を使ってノード1の値を計算します。これは中間層の2つ目のノードです。
  • 中間層の値を配列にまとめます。これはすでに用意されています。
  • hidden_layer_outputs と weights['output'] を要素ごとに掛けて合計し、予測値を生成します。
  • 「回答を送信」を押して、出力を表示しましょう！