Нейронные сети Вес матрицы объяснил

Question

Привет, ребята, интересно, может ли кто-нибудь помочь мне с тем, что я на самом деле отвечу на этот вопрос на предстоящем экзамене по ИИ в Python. Вопрос смущает меня, так как я думал, что обычно мне нужно больше информации, чтобы ответить, но он не предоставлен. заданный вопрос:

Класс Python используется для представления нейронной сети, и операция прямой связи вызывается, как указано ниже:

'y_hat = NN.forward (X ) '

где y_hat - выход, а X - входная матрица.

Нейронная сеть имеет входной размер 80, один скрытый слой размером 40 и выходной слой размером 1.

Какого размера будут матрицы W1 и W2?

Если кто-нибудь может мне помочь с этим, так как мой лектор не отвечает на электронные письма классов. Большое спасибо!

Answer 1

Скажем:

• X входной вектор, (размер 80 * 1)
• H вектор скрытого слоя, (размер 40 * 1)
• Y выход вектор, (размер 1 * 1)

У вас есть:

• H = W1 * X
• Y = W2 * H

Итак:

• W1 имеет размер (40 * 80)
• W2 имеет размер (1 * 40)

Примечание: размер ( m * n) означает m строк, n столбцов

Answer 2

Нейронная сеть с прямой связью выглядит следующим образом:

Входной слой (80x1) - W1 (? X?) - Скрытый (40x1) - W2 (? X?) - Выход (1x1)

• X имеет размер 80x1, а скрытый слой имеет размер 40 с использованием формулы H = W1 * X => W1 имеет размер 40x80

• . скрытый слой имеет размер 40x1, а выходной слой имеет размер 1, используя формулу Y = W2 * H => W2, имеет размер 1x40

Это поможет:

https://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network

https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation

Answer 3

По вашему описанию, я предполагаю, что у вас есть два слоя, где первый слой выходит за тензор партии x 40, а второй слой за тензор серии x 1, а входной - тензор партии x 80.

Тогда весовые размеры будут:

W1: 80x40 -> первый слой W2: 40x1-> внешний слой