AI/ML 어려움 코딩

신경망 역전파 구현

간단한 신경망의 순전파와 역전파를 구현하세요

45분

150점

120개 테스트케이스

#3680

문제 설명

2층 신경망의 순전파(Forward Propagation)와 역전파(Backpropagation)를 구현하세요.

네트워크 구조

입력층 (2) → 은닉층 (3, ReLU) → 출력층 (1, Sigmoid)

구현 요구사항

순전파
- z = Wx + b
- ReLU: max(0, x)
- Sigmoid: 1 / (1 + e^-x)
역전파
- 손실 함수: Binary Cross Entropy
- 체인 룰로 그래디언트 계산
- 가중치 업데이트

입력

학습 데이터와 하이퍼파라미터

출력

학습 후 가중치와 손실값

예제 테스트케이스

예제 1

입력

39
195 -398 610 -720 816 -581 581 -381 -624 370 -872 -940 -175 -357 380 702 -175 218 501 314 790 -991 -816 968 936 646 -459 -120 724 -85 -570 -148 -256 531 -331 258 476 172 -767

출력

예제 2

입력

62
-916 235 -79 486 968 -797 735 -121 774 -25 174 657 633 51 -190 -426 -928 -127 -221 90 274 478 489 567 -966 940 -630 371 367 20 517 -102 -477 454 -320 999 545 -130 -285 -884 275 -370 -156 827 333 869 305 -852 -243 -944 -335 -304 -361 990 399 -489 -863 -714 835 780 238 -18

출력

예제 3

입력

32
340 -244 799 -889 169 -611 645 -737 867 -141 908 -362 455 -899 890 930 -703 308 -941 644 -978 241 -81 692 -492 659 855 822 -835 880 -717 -849

출력

힌트

실행 버튼을 눌러 코드를 실행하세요.