เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การนำโครงข่ายไปใช้กับข้อมูลหลาย observation/แถว

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้กำหนดฟังก์ชันชื่อ predict_with_network() เพื่อสร้างการพยากรณ์สำหรับข้อมูลหลายรายการ ซึ่งโหลดไว้ล่วงหน้าแล้วในชื่อ input_data เช่นเดิม weights ก็ถูกโหลดไว้ล่วงหน้าเช่นกัน รวมถึงฟังก์ชัน relu() ที่กำหนดไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าด้วย

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Introduction to Deep Learning in Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนดฟังก์ชันชื่อ predict_with_network() ที่รับ argument สองตัว ได้แก่ input_data_row และ weights แล้วคืนค่าการพยากรณ์จากโครงข่ายเป็นผลลัพธ์
  • คำนวณค่า input และ output ของแต่ละโหนด แล้วเก็บไว้ในตัวแปร: node_0_input, node_0_output, node_1_input และ node_1_output
    • ในการคำนวณค่า input ของโหนด ให้คูณอาร์เรย์ที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกันแล้วหาผลรวม
    • ในการคำนวณค่า output ของโหนด ให้นำฟังก์ชัน relu() มาใช้กับค่า input ของโหนดนั้น
  • คำนวณผลลัพธ์ของโมเดลโดยคำนวณ input_to_final_layer และ model_output ด้วยวิธีเดียวกับที่คำนวณค่า input และ output ของโหนด
  • ใช้ for loop วนซ้ำผ่าน input_data:
    • เรียกใช้ฟังก์ชัน predict_with_network() เพื่อสร้างการพยากรณ์สำหรับข้อมูลแต่ละแถวใน input_data - input_data_row แล้ว append การพยากรณ์แต่ละค่าลงใน results

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)     
แก้ไขและรันโค้ด