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डेंस लेयर का फ़ॉरवर्ड पास

अपनी पसंद के एक्टिवेशन के साथ एक पूरी तरह जुड़ी (fully connected) न्यूरॉन लेयर के आउटपुट निकालें।

आप क्या सीखेंगे

  • न्यूरॉन की पूरी लेयर एक साथ निकालना
  • हर आउटपुट पर चुना हुआ एक्टिवेशन लगाना
  • वज़न को हर न्यूरॉन की एक पंक्ति के रूप में रखना

समस्या

डेंस लेयर न्यूरॉनों का ऐसा समूह है जिनमें सबको एक जैसे इनपुट मिलते हैं। न्यूरॉन j के अपने वेट weights[j] और अपना बायस biases[j] होता है:

z_j = inputs · weights[j] + biases[j]

फिर लेयर का एक्टिवेशन हर z_j पर लगाया जाता है:

  • "linear": z_j को बिना बदले लौटाएँ
  • "relu": max(0, z_j)
  • "sigmoid": 1 / (1 + e^(-z_j))

dense_forward(inputs, weights, biases, activation) लागू करें।

इनपुट

inputs: n इनपुट मान।

weights: हर न्यूरॉन के लिए एक पंक्ति; हर पंक्ति में n वेट।

biases: हर न्यूरॉन के लिए एक बायस।

activation: "linear", "relu" या "sigmoid"।

आउटपुट

हर न्यूरॉन का एक आउटपुट, क्रम से, सूची के रूप में लौटाएँ।

सीमाएँ

1 ≤ n ≤ 100, 1 ≤ न्यूरॉनों की संख्या ≤ 100

-10 ≤ हर मान ≤ 10

उदाहरण

उदाहरण 1
इनपुट:
biases = [0.0, -1.0]
inputs = [1.0, 2.0]
weights = [
    [0.5, -1.0],
    [1.5, 0.5]
]
activation = "relu"

अपेक्षित आउटपुट:
expected = [0.0, 1.5]
इनपुट:
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";

अपेक्षित आउटपुट:
std::vector<double> expected = {0.0, 1.5};
इनपुट:
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";

अपेक्षित आउटपुट:
double[] expected = new double[] {0.0, 1.5};

व्याख्या

न्यूरॉन 1: 1×0.5 + 2×(-1) + 0 = -1.5, और ReLU इसे 0 बना देता है। न्यूरॉन 2: 1×1.5 + 2×0.5 - 1 = 1.5, जिसे ReLU वैसा ही रखता है। परिणाम: [0, 1.5]।

उदाहरण 2
इनपुट:
biases = [1.0, 0.0, -1.5]
inputs = [3.0]
weights = [
    [2.0],
    [-1.0],
    [0.5]
]
activation = "linear"

अपेक्षित आउटपुट:
expected = [7.0, -3.0, 0.0]
इनपुट:
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";

अपेक्षित आउटपुट:
std::vector<double> expected = {7.0, -3.0, 0.0};
इनपुट:
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";

अपेक्षित आउटपुट:
double[] expected = new double[] {7.0, -3.0, 0.0};

व्याख्या

linear एक्टिवेशन में आउटपुट बस 3×2 + 1 = 7, 3×(-1) + 0 = -3 और 3×0.5 - 1.5 = 0 हैं।

संदर्भ

यह चुनौती CodeUtility के लिए अनुकूलित की गई है। ऊपर दिए गए स्टेटमेंट और सीमाओं का पालन करें।

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