Propagazione in avanti

Introduzione al Deep Learning in Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Esempio: transazioni bancarie

Fai previsioni in base a:
- Numero di figli
- Numero di conti esistenti

Propagazione in avanti

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Propagazione in avanti

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Propagazione in avanti

Processo moltiplica + somma
Prodotto scalare
Propagazione in avanti su un punto dati alla volta
L'output è la previsione per quel punto dati

Codice: propagazione in avanti

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()

Codice: propagazione in avanti

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)

Ayy, passiamo alla pratica!

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