1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Nhập môn Deep Learning với Python
Connected

演習

Áp dụng mạng cho nhiều quan sát/hàng dữ liệu

Giờ bạn sẽ định nghĩa một hàm tên predict_with_network() để tạo dự đoán cho nhiều quan sát dữ liệu, đã được nạp sẵn là input_data. Như trước, weights cũng đã được nạp sẵn. Ngoài ra, hàm relu() mà bạn đã định nghĩa ở bài tập trước cũng đã được nạp sẵn.

指示

100 XP
  • Định nghĩa một hàm tên predict_with_network() nhận hai đối số - input_data_row và weights - và trả về một dự đoán từ mạng làm đầu ra.
  • Tính các giá trị đầu vào và đầu ra cho mỗi node, lưu lần lượt là: node_0_input, node_0_output, node_1_input, và node_1_output.
    • Để tính giá trị đầu vào của một node, nhân các mảng liên quan với nhau và tính tổng.
    • Để tính giá trị đầu ra của một node, áp dụng hàm relu() lên giá trị đầu vào của node đó.
  • Tính đầu ra của mô hình bằng cách tính input_to_final_layer và model_output theo cùng cách bạn đã tính giá trị đầu vào và đầu ra cho các node.
  • Dùng vòng lặp for để lặp qua input_data:
    • Dùng predict_with_network() của bạn để tạo dự đoán cho từng hàng của input_data - input_data_row. Thêm (append) mỗi dự đoán vào results.