Propagacja w przód

Wprowadzenie do uczenia głębokiego w Pythonie

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Przykład transakcji bankowych

Przewidywanie na podstawie:
- Liczby dzieci
- Liczby istniejących kont

Propagacja w przód

ch1_2.007.png

Propagacja w przód

ch1_2.008.png

Propagacja w przód

ch1_2.009.png

Propagacja w przód

ch1_2.010.png

Propagacja w przód

ch1_2.011.png

Propagacja w przód

ch1_2.012.png

Propagacja w przód

ch1_2.013.png

Propagacja w przód

ch1_2.014.png

Propagacja w przód

ch1_2.015.png

Propagacja w przód

ch1_2.016.png

Propagacja w przód

ch1_2.017.png

Propagacja w przód

ch1_2.018.png

Propagacja w przód

ch1_2.019.png

Propagacja w przód

ch1_2.020.png

Propagacja w przód

ch1_2.021.png

Propagacja w przód

ch1_2.022.png

Propagacja w przód

ch1_2.023.png

Propagacja w przód

ch1_2.024.png

Propagacja w przód

Operacja mnożenia i dodawania
Iloczyn skalarny
Propagacja w przód dla jednego punktu danych
Wynik to prognoza dla danego punktu

Kod propagacji w przód

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()

Kod propagacji w przód

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)

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do uczenia głębokiego w Pythonie