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。

相关推荐
BB_CC_DD24 分钟前
超简单搭建AI去水印和图像修复算法lama-cleaner二
人工智能·深度学习
珠海西格电力25 分钟前
零碳园区物流园区架构协同方案
人工智能·物联网·架构·能源
向成科技25 分钟前
新品 | 向成电子XC3576M小体积主板,全面适配国产麒麟操作系统
人工智能·ai·解决方案·硬件·国产操作系统·麒麟系统·主板
水如烟43 分钟前
孤能子视角:人工智能的“安全对齐“与“共享学习“
人工智能
夏天是冰红茶43 分钟前
小目标检测:PinwheelConv详解
人工智能·目标检测·计算机视觉
老蒋新思维1 小时前
创客匠人启示:破解知识交付的“认知摩擦”——IP、AI与数据的三角解耦模型
大数据·人工智能·网络协议·tcp/ip·重构·创客匠人·知识变现
爱笑的眼睛111 小时前
深入解析Matplotlib Axes API:构建复杂可视化架构的核心
java·人工智能·python·ai
百***07451 小时前
GPT-5.2 极速接入指南:流程详解与主流模型对比
网络·人工智能·gpt
工程师丶佛爷1 小时前
从零到一MCP集成:让模型实现从“想法”到“实践”的跃迁
大数据·人工智能·python
黑客思维者1 小时前
机器学习001:从“让机器学会思考”到生活中的智能魔法
人工智能·机器学习·生活