Problema
Uno strato denso è un gruppo di neuroni che ricevono tutti gli stessi input. Il neurone j ha i propri pesi weights[j] e il proprio bias biases[j]:
z_j = inputs · weights[j] + biases[j]
Poi l'attivazione dello strato viene applicata a ogni z_j:
"linear": restituisci z_j invariato"relu": max(0, z_j)"sigmoid": 1 / (1 + e^(-z_j))
Implementa dense_forward(inputs, weights, biases, activation).
Input
inputs: Gli n valori di input.
weights: Una riga per neurone; ogni riga ha n pesi.
biases: Un bias per neurone.
activation: "linear", "relu" o "sigmoid".
Output
Restituisci la lista degli output, uno per neurone, in ordine.
Vincoli
1 ≤ n ≤ 100, 1 ≤ numero di neuroni ≤ 100
-10 ≤ ogni valore ≤ 10
Esempi
Input:
biases = [0.0, -1.0]
inputs = [1.0, 2.0]
weights = [
[0.5, -1.0],
[1.5, 0.5]
]
activation = "relu"
Output atteso:
expected = [0.0, 1.5]Input:
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";
Output atteso:
std::vector<double> expected = {0.0, 1.5};Input:
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";
Output atteso:
double[] expected = new double[] {0.0, 1.5};Spiegazione
Neurone 1: 1×0.5 + 2×(-1) + 0 = -1.5, e ReLU dà 0. Neurone 2: 1×1.5 + 2×0.5 - 1 = 1.5, che ReLU mantiene. Risultato: [0, 1.5].
Input:
biases = [1.0, 0.0, -1.5]
inputs = [3.0]
weights = [
[2.0],
[-1.0],
[0.5]
]
activation = "linear"
Output atteso:
expected = [7.0, -3.0, 0.0]Input:
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";
Output atteso:
std::vector<double> expected = {7.0, -3.0, 0.0};Input:
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";
Output atteso:
double[] expected = new double[] {7.0, -3.0, 0.0};Spiegazione
Con un'attivazione lineare gli output sono semplicemente 3×2 + 1 = 7, 3×(-1) + 0 = -3 e 3×0.5 - 1.5 = 0.
Riferimenti
Questa sfida è adattata per CodeUtility. Segui la traccia e i vincoli sopra.