Нейронную

X
= W 
• I
скрытый 
входной_скрытый
В этом выражении замечательно не только то, что в силу его крат­
кости нам легче его записать, но и то, что такие компьютерные язы­
ки, как Python, распознают матрицы и эффективно выполняют все
164 
Глава 2, Создаем нейронную сеть на Python

---

расчеты, поскольку им известно об однотипности всех стоящих за 
этим вычислений.
Вы будете удивлены простотой соответствующего кода на языке 
Python. Ниже представлена инструкция, которая показывает, как 
применить функцию скалярного произведения библиотеки numpy 
к матрицам весов и входных сигналов:
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
Вот и все!
Эта короткая строка кода Python выполняет всю работу по объеди­
нению всех входных сигналов с соответствующими весами для полу­
чения матрицы сглаженных комбинированных сигналов в каждом 
узле скрытого слоя. Более того, нам не придется ее переписывать, 
если в следующий раз мы решим использовать входной или скрытый 
слой с другим количеством узлов. Этот код все равно будет работать!
Именно эта мощь и элегантность матричного подхода являют­
ся причиной того, что перед этим мы не пожалели потратить время 
и усилия на его рассмотрение.
Для получения выходных сигналов скрытого слоя мы просто при­
меняем к каждому из них сигмоиду:
О 
= сигмоида (X 
_)
скрытый 
скрытый
7
Это не должно вызвать никаких затруднений, особенно если 
сигмоида уже определена в какой-нибудь библиотеке Python. 
Оказывается, так оно и есть! Библиотека scip y в Python содержит 
набор специальных функций, в том числе сигмоиду, которая назы­
вается e x p it (). Не спрашивайте меня, почему ей присвоили такое 
дурацкое имя. Библиотека scip y импортируется точно так же, как 
и библиотека numpy.
# библиотека scipy.special содержит сигмоиду expit() 
import scipy.special
Поскольку в будущем мы можем захотеть поэкспериментировать 
с функцией активации, настроив ее параметры или полностью заме­
нив другой функцией, лучше определить ее один раз в объекте ней­
ронной сети во время его инициализации. После этого мы сможем