Det er vanskeligt at finde ud af, om de er i stand til at lære fuldt ud, og det er en god idé at undersøge, hvordan de kan gennemføres, herunder at foretage detaljerede beregninger, der indebærer en systematisk klassificering af de pågældende produkter.

Designg to Neural Network

Denne network consists of an put layers, one hidden layers, and d a un layers. Fr simplicity, considered a small datasets with images represent by 4 pixels each. The input layers 4 neurons, the hidden layers 3 neurons, and thee output layers 2 neurons representant two clomes.

Initial Weighs and Biases

Vægtene er lige så store som de første.

  • W = 1; FLT: 0; 11- 1-; FLT: 1; FLT: 3; FLT: 3; FLT: 3; = 0,2
  • W = 1; FLT: 0; 3; 12; 1; FLT: 1; 3; = - 0, 3
  • W = 1; FLT: 0; 3; 13; 1; FLT: 1; 3; = 0, 4
  • W = 1; FLT: 0; 3; 21; 1; FLT: 1; 3; = - 0, 5
  • W = 1; FLT: 0; 3; 22; 1; FLT: 1; 3; = 0,1
  • W = 1; FLT: 0; 3; 23; 1; FLT: 1; 3; = - 0, 2
  • W = 1; FLT: 0; 3; 31-; 1; FLT: 1; 3; = 0,3
  • W = 1; FLT: 0; 3; 32; 1; FLT: 1; 3; = - 0, 4
  • W = 1; FLT: 0; 3; 33- 1; FLT: 1; FLT: 3; = 0, 2

Biases are set to zero initially fr simplicity.

Forward Propagation og Calculations

Der er tale om en række forskellige former for beregning af værdien af de enkelte produkter.

H = 1; 1; FLT: 0; 3; 1; 1; 1; FLT: 1; 3; FLT: 3; = (0, 5) (0, 2) + (0, 2) (- 0, 3) + (0, 1) (0, 4) = 0, 1 - 0, 06 + 0, 04 = 0, 08

H = 1; 1; FLT: 0; 3; 2; 1; FLT: 1; 3; FLT: = (0, 5) (- 0, 5) + (0, 2) (0, 1) + (- 0, 2) = - 0, 25 + 0, 02 - 0, 02 = - 0, 25

H = 1; 1; FLT: 0; 3; 3; 1; FLT: 1; 3; FLT: 1; 3; = 3; = (0, 5) (0, 3) + (0, 2) (- 0, 4) + (0, 1) (0, 2) = 0, 15- 0, 08 + 0, 02 = 0, 09

Angivelse af en aktions funktion, såsom sigmoid, the hidden layer outputs er:

(1 + 3; 1; 1; 3; 3; 0, 08; 1; 3; 3;)

(1 + 3; 1; 1; 3; 3; 0, 25; 1; 3; 3; 3;)

(1 + 3); (1 + 3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3)

De pågældende oplysninger er ikke tilstrækkelige til at vurdere, om de pågældende oplysninger er korrekte.

Calculating Error og Updating Vægts

Denne gruppe består af tre grupper:

(1 + 3; 1; 3; 3; 1; 1; 1; 3; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 5; 3; 3;)

Det er vigtigt, at der er en sammenhæng mellem de forskellige former for politik, der er baseret på en fælles politik, og de forskellige former for politik, der er baseret på en fælles politik.

Loss = 0,5 * (= - output)

Using gradient nedefter, vægt ar e updated based on the error and d learning rate, fr example, 0.1.

Summary off beregninger

Disse processer repetermer for multiple epoker, justering vægt er to forbedringer præcist. Detaljer beregninger involverer matrix multiplikationer, aktivation funktioner, og de error derivater, som er afgørende for uddannelse og neural netværk effektivt.