Input layer and hidden layer problem

chip_x

New Member
Apr 14, 2020
1
0
1
View attachment 13618 Ciao a tutti, sono un appassionato principiante di Deep Learning e spero di trovare un aiuto qui. Non riesco a risolvere questo mal di testa: ho creato una piccola rete neurale, la mia prima rete neurale, con 3 livelli di input, 1 layer nascosto con 4 nodi e 1 layer con 2 output.
La mia rete è densamente connessa, quindi ho 12 pesi. Ora devo moltiplicare l'input con i pesi e quindi aggiungere il bias. ok.
Il problema è che l'input è un vettore di 3 elementi mentre i pesi sono una matrice di 4x3.
Nel importare Numpy da Jupyter questa moltiplicazione non me lo fa fare, ed ha ragione.
Per funzionare la moltiplicazione, il vettore di input dovrebbe essere di 4 elementi
se ricordo le regole di base dell'algebra lineare.
Ma poi lo schema che ho pubblicato, e il mio è lo stesso, come lo risolvono, come lo risolvo?
Grazie
ric

ps
Uso Tensorflow 2.1, Keras e Jupyter su Anaconda 3
 

Attachments

Last edited: