Propagation vers l'avant

Introduction au Deep Learning en Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Exemple de transactions bancaires

  • Faites des prévisions en vous basant sur :
    • Nombre d'enfants
    • Nombre de comptes existants
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Propagation vers l'avant

  • Processus de multiplication et d'addition
  • Produit scalaire
  • Propagation vers l'avant pour un point de données à la fois
  • La sortie correspond à la prédiction pour ce point de données
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Code de propagation vers l'avant

import numpy as np
input_data = np.array([2, 3])
weights = {'node_0': np.array([1, 1]),
           'node_1': np.array([-1, 1]),
           'output': np.array([2, -1])}
node_0_value = (input_data * weights['node_0']).sum()
node_1_value = (input_data * weights['node_1']).sum()
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Code de propagation vers l'avant

hidden_layer_values = np.array([node_0_value, node_1_value])

print(hidden_layer_values)

[5, 1]

output = (hidden_layer_values * weights['output']).sum()

print(output)

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Passons à la pratique !

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