logo

Crowdly

Browser

Додати до Chrome

You are training a two‑layer neural network (2 inputs → 2 hidden neurons → 1 o...

✅ Перевірена відповідь на це питання доступна нижче. Наші рішення, перевірені спільнотою, допомагають краще зрозуміти матеріал.

You are training a two‑layer neural network (2 inputs → 2 hidden neurons → 1 output neuron) to learn the XOR gate using sigmoid activation and Gradient Descent.

Tasks:

  1. Forward Pass

    • Compute hidden layer pre‑activations

      zh

      and activations

      h

      .

    • Compute output pre‑activation

      zo

      and prediction

      y^

      .

    • Round each value to two decimals.

  2. Error

    • Compute loss:

E=12(y−y^)2

  • Round to two decimals.

  1. Backward Pass (Chain Rule)

    • Compute output delta:

δo=(y−y^)⋅y^(1−y^)

  • Compute hidden deltas:

δh=δo⋅Wo⋅h(1−h)

  • Round all deltas to two decimals.

  1. Weight Updates

    • Update output weights and bias:

Wo←Wo+η⋅δo⋅h

bo←bo+η⋅δo

  • Update hidden weights and biases:

Wh←Wh+η⋅δh⋅X

bh←bh+η⋅δh

  • Round all updated parameters to two decimals.

100%
0%
0%
0%
Більше питань подібних до цього

Хочете миттєвий доступ до всіх перевірених відповідей на moovit.vit.ac.in?

Отримайте необмежений доступ до відповідей на екзаменаційні питання - встановіть розширення Crowdly зараз!

Browser

Додати до Chrome