Propagare înainte

Introducere în Deep Learning în Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Exemplu: tranzacții bancare

  • Predicții bazate pe:
    • Numărul de copii
    • Numărul de conturi existente
Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.007.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.008.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.009.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.010.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.011.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.012.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.013.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.014.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.015.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.016.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.017.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.018.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.019.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.020.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.021.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.022.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.023.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

ch1_2.024.png

Introducere în Deep Learning în Python

Propagare înainte

  • Proces de înmulțire și adunare
  • Produs scalar
  • Propagare înainte pentru un punct de date pe rând
  • Ieșirea este predicția pentru acel punct
Introducere în Deep Learning în Python

Codul propagării înainte

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()
Introducere în Deep Learning în Python

Codul propagării înainte

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)

9
Introducere în Deep Learning în Python

Să exersăm!

Introducere în Deep Learning în Python

Preparing Video For Download...