समस्या
एक कृत्रिम न्यूरॉन हर इनपुट को एक वेट से गुणा करता है, बायस जोड़ता है और परिणाम को एक्टिवेशन फ़ंक्शन से गुज़ारता है:
z = x₁×w₁ + x₂×w₂ + … + xₙ×wₙ + bias
आउटपुट = sigmoid(z) = 1 / (1 + e^(-z))
neuron_output(inputs, weights, bias) लागू करें।
इनपुट
inputs: इनपुट मान।
weights: हर इनपुट के लिए एक वेट (inputs जितनी ही लंबाई)।
bias: न्यूरॉन का बायस।
आउटपुट
न्यूरॉन का आउटपुट लौटाएँ, 0 और 1 के बीच की एक दशमलव संख्या।
सीमाएँ
1 ≤ inputs की लंबाई = weights की लंबाई ≤ 100
-10 ≤ हर इनपुट, वेट और बायस ≤ 10
उदाहरण
इनपुट:
bias = 0.5
inputs = [1.0, 2.0, 3.0]
weights = [0.2, 0.4, 0.6]
अपेक्षित आउटपुट:
expected = 0.964429
इनपुट:
double bias = 0.5;
std::vector<double> inputs = {1.0, 2.0, 3.0};
std::vector<double> weights = {0.2, 0.4, 0.6};
अपेक्षित आउटपुट:
double expected = 0.964429;
इनपुट:
double bias = 0.5;
double[] inputs = new double[] {1.0, 2.0, 3.0};
double[] weights = new double[] {0.2, 0.4, 0.6};
अपेक्षित आउटपुट:
double expected = 0.964429;
व्याख्या
z = 1×0.2 + 2×0.4 + 3×0.6 + 0.5 = 3.3, और sigmoid(3.3) ≈ 0.964429।
इनपुट:
bias = 0.0
inputs = [0.5, -1.0]
weights = [2.0, 1.0]
अपेक्षित आउटपुट:
expected = 0.5
इनपुट:
double bias = 0.0;
std::vector<double> inputs = {0.5, -1.0};
std::vector<double> weights = {2.0, 1.0};
अपेक्षित आउटपुट:
double expected = 0.5;
इनपुट:
double bias = 0.0;
double[] inputs = new double[] {0.5, -1.0};
double[] weights = new double[] {2.0, 1.0};
अपेक्षित आउटपुट:
double expected = 0.5;
व्याख्या
z = 0.5×2 + (-1)×1 + 0 = 0, और sigmoid(0) = 0.5: न्यूरॉन ठीक बीच में है, कोई निर्णय नहीं ले पा रहा।
संदर्भ
यह चुनौती CodeUtility के लिए अनुकूलित की गई है। ऊपर दिए गए स्टेटमेंट और सीमाओं का पालन करें।