Как стать автором
Обновить

Комментарии 17

Тогда в 12 ибо без import numpy as np оно не будет работать
В вашем коде не хватает пробелов. Я могу поделиться своими:
*                                                                                               *
В вашем комментарии не хватает блоков «source», держите!

<source></source>

Хотя проблемму это все же не решит…
Вот это сюрприз, это получается, что в питоне продолжительность блока for табуляцией что-ли регулируется? А где блок закончится в этом случае:

for():
--xxxxx
--xxxxx
xxxxx
--xxxxx

?
Блок будет ограничен второй и третьей строками. А на пятой парсер выдаст ошибку (если конечно, в четвертой снова не начинается цикл, условный оператор, список и т. п.)

Настоящий сюрприз в том, что кто-то ещё удивляется языкам со значимыми отступами.
Я вырос в мире C и, честно говоря, ни разу мне еще не приходилось сталкиваться с языками в которых используются значимые отступы. (java, php, js, ael, c, c#, c++, vb, perl — дальше я особо не лезу).

Судя по реакции на предыдущий мой комментарий, каждого удивленного щедро одаривают минусами. Спасибо, я исправлюсь.
Я тоже сишник, но пишу уже несколько лет на Python'е и перед тем, как спросить, посмотрю в интернете, нет ли там ответа на мой вопрос. А минусы вы получили, полагаю, из-за того, что спросили довольно очевидную для многих глупость, не посмотрев в гугле хотя бы результаты по запросу «python tabulation.» Минус являет собой голос в пользу намека на неконструктивность комментария. Это не личный наезд или унижение, а просто общественное мнение.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Судя по реакции, следовало все-таки подумать головой хоть немного.
return f(x)(1-f(x)) — так не работает.
Работает вот так: return x
(1-x)
Вернее так:
x*(1-x)
Доброго дня. 5 входов, 3 в скрытом, 2 выхода. 15 весов между входом и скрытым слоем и 6 между скрытым и выходами. Как определить что какой из выходов сработал и как для этого сложить веса? Спасибо!
Можете объяснить, откуда следует следующее утверждение:
Если догадка в сети близка к нулю (х=0, у=0,5), то она не особенно уверенная.
Конкретно хочется узнать, есть ли этому простое объяснение или утверждение следует из математической теории нейронок, остающейся за кадром.

Входы и выходы нашего набора данных содержат 0 или 1. Следовательно, если предсказанное значение y = 0.5, то сеть не очень "уверена" в своем выборе.
Значение y = 0.8 например, сказало бы о том, что сеть достаточно уверена в своем предсказании значения "1".

1) Код неработоспособный, возникает ошибка "NameError: name 'f' is not defined".
2) Отсутствие ссылки на GitHub вызывает подозрение, что автор сам не запускал код.

Функция f(x) может быть любой, выполняющей приведение аргумента x к диапазону [0..1]. Об этом автор написал в статье. Конкретно в примере f(x) = x

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации

Истории