1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Deep Learning với Python
Connected

Bài tập

Mạng nơ-ron nhiều lớp

Trong bài này, bạn sẽ viết mã để thực hiện lan truyền xuôi cho một mạng nơ-ron với 2 tầng ẩn. Mỗi tầng ẩn có hai nút. Dữ liệu đầu vào đã được nạp sẵn dưới tên input_data. Các nút ở tầng ẩn thứ nhất có tên node_0_0 và node_0_1. Trọng số của chúng đã được nạp sẵn lần lượt là weights['node_0_0'] và weights['node_0_1'].

Các nút ở tầng ẩn thứ hai có tên node_1_0 và node_1_1. Trọng số của chúng đã được nạp sẵn lần lượt là weights['node_1_0'] và weights['node_1_1'].

Sau đó, chúng ta tạo đầu ra của mô hình từ các nút ẩn bằng các trọng số đã nạp sẵn là weights['output'].

Ch1Ex10

Hướng dẫn

100 XP
  • Tính node_0_0_input bằng trọng số weights['node_0_0'] và input_data đã cho. Sau đó áp dụng hàm relu() để lấy node_0_0_output.
  • Làm tương tự cho node_0_1_input để lấy node_0_1_output.
  • Tính node_1_0_input bằng trọng số weights['node_1_0'] và các đầu ra từ tầng ẩn thứ nhất - hidden_0_outputs. Sau đó áp dụng hàm relu() để lấy node_1_0_output.
  • Làm tương tự cho node_1_1_input để lấy node_1_1_output.
  • Tính model_output bằng trọng số weights['output'] và mảng đầu ra từ tầng ẩn thứ hai hidden_1_outputs. Không áp dụng hàm relu() cho đầu ra này.