Problem
Eine Dense-Schicht ist eine Gruppe von Neuronen, die alle dieselben Eingaben erhalten. Neuron j hat eigene Gewichte weights[j] und einen eigenen Bias biases[j]:
z_j = inputs · weights[j] + biases[j]
Dann wird die Aktivierung der Schicht auf jedes z_j angewendet:
"linear": z_j unverändert ausgeben"relu": max(0, z_j)"sigmoid": 1 / (1 + e^(-z_j))
Implementiere dense_forward(inputs, weights, biases, activation).
Eingabe
inputs: Die n Eingabewerte.
weights: Eine Zeile pro Neuron; jede Zeile hat n Gewichte.
biases: Ein Bias pro Neuron.
activation: "linear", "relu" oder "sigmoid".
Ausgabe
Gib die Liste der Ausgaben zurück, eine pro Neuron, in Reihenfolge.
Einschränkungen
1 ≤ n ≤ 100, 1 ≤ Anzahl der Neuronen ≤ 100
-10 ≤ jeder Wert ≤ 10
Beispiele
Eingabe:
biases = [0.0, -1.0]
inputs = [1.0, 2.0]
weights = [
[0.5, -1.0],
[1.5, 0.5]
]
activation = "relu"
Erwartete Ausgabe:
expected = [0.0, 1.5]Eingabe:
std::vector<double> biases = {0.0, -1.0};
std::vector<double> inputs = {1.0, 2.0};
std::vector<std::vector<double>> weights = {
{0.5, -1.0},
{1.5, 0.5}
};
std::string activation = "relu";
Erwartete Ausgabe:
std::vector<double> expected = {0.0, 1.5};Eingabe:
double[] biases = new double[] {0.0, -1.0};
double[] inputs = new double[] {1.0, 2.0};
double[][] weights = new double[][] {
new double[] {0.5, -1.0},
new double[] {1.5, 0.5}
};
string activation = "relu";
Erwartete Ausgabe:
double[] expected = new double[] {0.0, 1.5};Erläuterung
Neuron 1: 1×0.5 + 2×(-1) + 0 = -1.5, und ReLU ergibt 0. Neuron 2: 1×1.5 + 2×0.5 - 1 = 1.5, das ReLU behält. Ergebnis: [0, 1.5].
Eingabe:
biases = [1.0, 0.0, -1.5]
inputs = [3.0]
weights = [
[2.0],
[-1.0],
[0.5]
]
activation = "linear"
Erwartete Ausgabe:
expected = [7.0, -3.0, 0.0]Eingabe:
std::vector<double> biases = {1.0, 0.0, -1.5};
std::vector<double> inputs = {3.0};
std::vector<std::vector<double>> weights = {
{2.0},
{-1.0},
{0.5}
};
std::string activation = "linear";
Erwartete Ausgabe:
std::vector<double> expected = {7.0, -3.0, 0.0};Eingabe:
double[] biases = new double[] {1.0, 0.0, -1.5};
double[] inputs = new double[] {3.0};
double[][] weights = new double[][] {
new double[] {2.0},
new double[] {-1.0},
new double[] {0.5}
};
string activation = "linear";
Erwartete Ausgabe:
double[] expected = new double[] {7.0, -3.0, 0.0};Erläuterung
Mit einer linearen Aktivierung sind die Ausgaben einfach 3×2 + 1 = 7, 3×(-1) + 0 = -3 und 3×0.5 - 1.5 = 0.
Referenzen
Diese Aufgabe wurde für CodeUtility angepasst. Beachte die oben genannten Vorgaben und Einschränkungen.