Реализация персептрона с использованием numpy ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь реализовать персептрон в Python, используя Numpy, при использовании нотации z = xw+b все в порядке. При изучении ML я вижу, что Z = wx+B также является обычным явлением, особенно при разговоре о нейронных сетях. Проблема в том, что размеры матриц не складываются, я попытался следовать некоторым ответам в Интернете, но вывод не имеет правильных размеров. Я также попытался спросить CHATGPT, но он реализовал только код после нотации z = xw+b.
Это код, который я использовал для z = xw+b: < /p>
import numpy as np

n_inpts = 10
in_feats = 5
n_hidden = 8
out_feats = 1

X = np.random.randn(n_inpts,in_feats)

W_x = np.random.randn(in_feats, n_hidden)

bias_h = np.random.randn(1, n_hidden)
H = np.dot(X,W_x) + bias_h
#H is nxh

relu = lambda x: max(0, x)
v_relu = np.vectorize(relu)

H = v_relu(H)

W_h = np.random.randn(n_hidden, out_feats)

bias_o = np.random.randn(1, out_feats)

output = np.dot(H, W_h) + bias_o
< /code>
Может ли кто -нибудь дать мне реализацию, которая дает тот же результат при использовании z = wx+b?
Каждая отдельная реализация, которую я обнаружил, следует за нотацией z = xw+b. Я предполагаю, что все сводится к тому, как вы указываете матрицы X и W, но на данный момент мне не повезло найти решение моего вопроса

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... sing-numpy