柚子快報(bào)激活碼778899分享：Numpy實(shí)現(xiàn)全連接

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def forward_pass(self, X, training):

“”" Propogates the signal forward in the network “”"

raise NotImplementedError()

def backward_pass(self, accum_grad):

“”" Propogates the accumulated gradient backwards in the network.

If the has trainable weights then these weights are also tuned in this method.

As input (accum_grad) it receives the gradient with respect to the output of the layer and

returns the gradient with respect to the output of the previous layer. “”"

raise NotImplementedError()

def output_shape(self):

“”" The shape of the output produced by forward_pass “”"

raise NotImplementedError()

class Dense(Layer):

“”"A fully-connected NN layer.

Parameters:

n_units: int

The number of neurons in the layer.

input_shape: tuple

The expected input shape of the layer. For dense layers a single digit specifying

the number of features of the input. Must be specified if it is the first layer in

the network.

“”"

def init(self, n_units, input_shape=None):

self.layer_input = None

self.input_shape = input_shape

self.n_units = n_units

self.trainable = True

self.W = None

self.w0 = None

def initialize(self, optimizer):

Initialize the weights

limit = 1 / math.sqrt(self.input_shape[0])

self.W = np.random.uniform(-limit, limit, (self.input_shape[0], self.n_units))

self.w0 = np.zeros((1, self.n_units))

Weight optimizers

self.W_opt = copy.copy(optimizer)

self.w0_opt = copy.copy(optimizer)

def parameters(self):

return np.prod(self.W.shape) + np.prod(self.w0.shape)

def forward_pass(self, X, training=True):

self.layer_input = X

return X.dot(self.W) + self.w0

def backward_pass(self, accum_grad):

Save weights used during forwards pass

W = self.W

if self.trainable: 自我介紹一下，小編13年上海交大畢業(yè)，曾經(jīng)在小公司待過(guò)，也去過(guò)華為、OPPO等大廠，18年進(jìn)入阿里一直到現(xiàn)在。

深知大多數(shù)Python工程師，想要提升技能，往往是自己摸索成長(zhǎng)或者是報(bào)班學(xué)習(xí)，但對(duì)于培訓(xùn)機(jī)構(gòu)動(dòng)則幾千的學(xué)費(fèi)，著實(shí)壓力不小。自己不成體系的自學(xué)效果低效又漫長(zhǎng)，而且極易碰到天花板技術(shù)停滯不前！

因此收集整理了一份《2024年P(guān)ython開(kāi)發(fā)全套學(xué)習(xí)資料》，初衷也很簡(jiǎn)單，就是希望能夠幫助到想自學(xué)提升又不知道該從何學(xué)起的朋友，同時(shí)減輕大家的負(fù)擔(dān)。

既有適合小白學(xué)習(xí)的零基礎(chǔ)資料，也有適合3年以上經(jīng)驗(yàn)的小伙伴深入學(xué)習(xí)提升的進(jìn)階課程，基本涵蓋了95%以上前端開(kāi)發(fā)知識(shí)點(diǎn)，真正體系化！

由于文件比較大，這里只是將部分目錄大綱截圖出來(lái)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)里面都包含大廠面經(jīng)、學(xué)習(xí)筆記、源碼講義、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目、講解視頻，并且后續(xù)會(huì)持續(xù)更新

如果你覺(jué)得這些內(nèi)容對(duì)你有幫助，可以掃碼獲?。。。。▊渥ython）

發(fā)知識(shí)點(diǎn)，真正體系化！**

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