机器学习—在一个单层中的前向传播

如何在单层中实现前进道具?

继续以显示的咖啡烘焙模型,如何取输入特征向量X,并在这个Python实现中实现forward prop以获得这个输出a,用D数组来表示所有这些向量和参数,所以这里只有一个方括号,这是Python中的一个D数组,而不是一个二维矩阵,所以需要计算的第一个值是一个上标方括号,一个下标,它是一个的第一个激活值,即表达式g,现在规定一下,像W1[2]这样的术语表示为W2_1,所以要计算a1[1],有参数w1_1和b1_1,然后计算z1_1,然后a1_1=g(),应用于z的Z状结肠函数。以此类推,计算a1_2,a1_3,把这三个数字组合成一个数组a1,它是第一层的输出,因此,可以通过使用numpy数组将它们分组在一起来实现这一点,现在已经计算出a1,然后实现第二层来计算输出a2,所以用a2_1=g(w2_1*a[1]+b2_1)来计算a2。

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