network boot from,bios中的network boot是什么意思

　　神经网络的实现（前馈运算)python代码从激活函数导入numpy作为NP导入sigmoid，identity _ func类layer:def _ _ init _ _(self，inputDim=None，outputDim=None，activation=None):self。输入尺寸=输入尺寸本身。输出尺寸=输出尺寸本身。激活=激活自我.W=np.random.rand(inputDim，output dim)self。b=NP。随机的。rand(1，outputDim) def forward(self，x): assert(x.shape==(1，self。输入dim))返回自我。激活(x点(自身。W) self.b) def __call__(self，x): return self.forward(x)类网络：def __init__(self，layers=None): # layers是字典{1.n:layer } if layers:self。层=其他层：自我。layers={ } def add layer(self，layer):self。层[len(self。layers)1]=layer def forward(self，x): assert(x.shape==(1，self.layers[1]).input dim))y=x用于自身中的层。层：y=自我。layers[layer](y)return y def _ _ call _ _(self，x):返回self。forward(x)if _ _ name _ _= _ _ main _ _ :W1=NP。array([[0.1，0.3，0.5]，[0.2，0.4，0.6]]) b1=np.array([[0.1，0.2，0.3]]) W2=np.array([[0.1，0w=W1 L1 . b=B1 L2=layer(input dim=3，outputDim=2，activation=sigmoid) l2 .W=W2 l2.b=b2 l3=layer(inputDim=2，outputDim=2，activation=identity_func) l3 .W=W3 l3.b=b3层={1:l1，2:l2，3:L3 } net=网络(层=层)x=NP。数组([[1 .5]]) y=net(x) print(y)运行结果[[0.31682708 0.69627909]] 参考《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

　　斋藤康毅（作者)陆宇杰（译者)

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