Het netwerk toepassen op veel observaties/rijen met gegevens

Je gaat nu een functie definiëren met de naam predict_with_network() die voorspellingen genereert voor meerdere gegevensobservaties, die al vooraf zijn geladen als input_data. Zoals eerder zijn weights ook vooraf geladen. Daarnaast is de functie relu() die je in de vorige oefening hebt gedefinieerd, vooraf geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot Deep Learning in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Definieer een functie genaamd predict_with_network() die twee argumenten accepteert - input_data_row en weights - en een voorspelling van het netwerk als resultaat teruggeeft.
Bereken de invoer- en uitvoerwaarden voor elke node en sla ze op als: node_0_input, node_0_output, node_1_input en node_1_output.
- Om de invoerwaarde van een node te berekenen, vermenigvuldig je de relevante arrays en neem je de som.
- Om de uitvoerwaarde van een node te berekenen, pas je de relu()-functie toe op de invoerwaarde van de node.
Bereken de modeluitvoer door input_to_final_layer en model_output te berekenen op dezelfde manier als je de invoer- en uitvoerwaarden voor de nodes hebt berekend.
Gebruik een for-lus om over input_data te itereren:
- Gebruik je predict_with_network() om voorspellingen te genereren voor elke rij van de input_data - input_data_row. Voeg elke voorspelling toe aan results.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Define predict_with_network()
def predict_with_network(input_data_row, weights):

    # Calculate node 0 value
    node_0_input = ____
    node_0_output = ____

    # Calculate node 1 value
    node_1_input = ____
    node_1_output = ____

    # Put node values into array: hidden_layer_outputs
    hidden_layer_outputs = np.array([node_0_output, node_1_output])
    
    # Calculate model output
    input_to_final_layer = ____
    model_output = ____
    
    # Return model output
    return(model_output)

# Create empty list to store prediction results
results = []
for input_data_row in input_data:
    # Append prediction to results
    results.append(____)

# Print results
print(results)

Code bewerken en uitvoeren