机器学习—前向传播的一般实现

可以写一个函数来实现一个密集的层,那是神经网络的单层,所以定义稠密函数它将上一层的激活作为输入以及给定层神经元的参数w和b。看下边图片所展示的例子,把所有这些权重向量堆叠成一个矩阵,w=np.array([[1,-3,5][2,4,-6]]),这是一个二乘三的矩阵,第一列是w1,第二列是w2,第三列是w3,如果参数b1=-1,b2=1,b3=2,然后把这三个数字堆叠到一个d数组中,即b=np,array([-1,1,2]),所以,致密函数是将前一层的输入停用,这里可以是等于x的,或者从后面的层激活以及堆叠在列中的W参数,B参数也堆叠成一个一维数组,这个函数要做的是输入上一层的激活,并将输出当前层的激活,所以一步一步地完成这样做的代码,units=W.shape[1],这是代码第一单位等于w.形状1,所以这是一个二乘三矩阵,所以列数是3那等于这一层的单位数,所以units=3,看W的形状,只是找出隐藏单位数量的一种方法或者这一层的单元数,a_out=np.zeros(units),将A设置为零数组,有多少单元就有多少元素,所以在这个例子中,我们需要输出三个激活值,所以这只是将a初始化为零,[0,0,0]三个零的数组,for j in range(units):,然后,通过一个for循环来计算第一个A的第二和第三个元素,所以对于范围单位中的j,从0到单位-1,从零开始索引,像往常一样使用python,命令w=w[:,j],这是如何在Python中拉出矩阵的j列,所以第一次通过这个循环,将拉出W的第一列,所以会抽出一个w1_1,当计算第二个单元的激活时,第二次通过这个循环,拉出w2_2,以此类推第三次通过这个循环,然后通常的公式计算z=np.dot(w,a_in)+b[j]作为点积,然后计算a_out[j]=g(z),通过这个循环三次应用于z的Sigmoid函数,计算了这个激活向量的所有三个值,最后return a_out,稠密函数的作用输入前一层的激活,给定当前层的参数,它返回下一层的激活,所以给定稠密函数。

如何将几个密集的层按顺序串在一起呢?

为了在神经网络中实现正向支撑,需要定义x,然后可以将1的激活计算为1,所以a与w,b都是相对应的,这些都是参数,有时也称为第一个隐藏层的权重,然后你可以计算a2,需要用到a1,这是第二个隐藏层的参数或权重,然后计算a3和a4,如果这是一个有四层的神经网络,那么x的最终输出正好等于4,W使用大写,因为线性代数的符号约定之一是使用大写或大写字母表,当它指代矩阵时,小写指向量和标量,因为这是一个矩阵所以使用大写W。

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