輸入層的每個節點與隱藏層的每個節點做點對點計算，加權求和 + 啟用函式
利用同樣的方法，計算隱藏層到輸出層
隱藏層對加權結合後的結果使用啟用函式，本例使用sigmoid
最終的輸出值與樣本值進行比較，計算出誤差
# 輸入層到隱藏層的權重矩陣和bias
network['w1'] = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]])
network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
# 第乙個隱藏層到第二個隱藏層的權重矩陣和bias
network['w2'] = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]])
network['b2'] = np.array([0.1, 0.2])
# 第二個隱藏層到輸出層的權重矩陣和bias
network['w3'] = np.array([[0.1, 0.3], [0.2, 0.4]])
network['b3'] = np.array([0.1, 0.2])
return network
def forward(network, x):
# x是輸入
# network是初始化後的模型，已定義好權重矩陣和bias
# 提取模型初始化的權重、bias物件
w1, w2, w3 = network['w1'], network['w2'], network['w3']
b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']
# 前向傳播
# 輸入層到第乙個隱藏層
# 輸入：x，輸出：z1
a1 = x.dot(w1) + b1 # 加權求和
z1 = _sigmoid(a1) # 啟用，得到輸出z1，作為進入下一層的輸入
# 第乙個隱藏層到第二個隱藏層
# 輸入：z1，輸出z2
a2 = z1.dot(w2) + b2 # 加權求和
z2 = _sigmoid(a2) # 啟用，得到輸出z2，作為進入下一層的輸入
# 第二個隱藏層到輸出層
a3 = z2.dot(w3) + b3 # 加權求和，得到輸出a3
y = a3
return y
if __name__ == '__main__':
# 初始化網路
network = init_network()
# 輸入
x = np.array([1.0, 0.5])
# 前向傳播
y = forward(network, x)
# 列印輸出
print(y)
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