- ตัวดำเนินการ
-
เรียนรู้
เรียน Python ตัวอย่างที่รันได้, NumPy, pandas และอื่น ๆ เรียน AIโครงข่ายประสาท ML และ LLM ตั้งแต่ศูนย์ เรียน C และ C++ พอยน์เตอร์ หน่วยความจำ STL และ C++ สมัยใหม่ เรียน C#พื้นฐาน C#, OOP, LINQ, async และแบบฝึกหัด .NET เรียน Matplotlibกราฟเส้น แท่ง กระจาย และวงกลม พร้อมตัวแสดงภาพแบบโต้ตอบ อัลกอริทึม Python การค้นหา การเรียงลำดับ รีเคอร์ชัน และภาพจำลอง O(n) อัลกอริทึม C และ C++ เปรียบเทียบการเขียนด้วย C และ C++ เขียนโปรแกรมสำหรับเด็ก เรียนเขียนโปรแกรมผ่านการเล่น!
- โจทย์ใหม่
- สำหรับครูใหม่
- อัปเดต
- เลี้ยงกาแฟสักแก้ว
XOR (exclusive or) เป็นปัญหาคลาสสิกที่นิวรอนเดียวแก้ไม่ได้ แต่โครงข่ายที่มีเลเยอร์ซ่อนหนึ่งชั้นแก้ได้ จงฝึกโครงข่ายที่มีอินพุต 2 ตัว นิวรอนซ่อน 2 ตัว และเอาต์พุต 1 ตัว ทั้งหมดใช้ sigmoid (σ(z) = 1 / (1 + e^(-z))) โดยใช้ค่าสูญเสีย L = (y - target)²
ข้อมูลฝึก ซึ่งใช้ ตามลำดับนี้ เสมอในทุก epoch:
| อินพุต | target |
|---|---|
| [0, 0] | 0 |
| [0, 1] | 1 |
| [1, 0] | 1 |
| [1, 1] | 0 |
สำหรับแต่ละตัวอย่าง:
- ส่งผ่านไปข้างหน้า: a_j = σ(x₁ × hidden_weights[j][0] + x₂ × hidden_weights[j][1] + hidden_biases[j]), y = σ(a₁ × output_weights[0] + a₂ × output_weights[1] + output_bias)
- delta_out = 2 × (y - target) × y × (1 - y) และ delta_j = delta_out × output_weights[j] × a_j × (1 - a_j) โดยใช้น้ำหนัก ก่อน การปรับของตัวอย่างนี้
- ปรับทุกพารามิเตอร์ด้วยอัตราการเรียนรู้ lr: output_weights[j] -= lr × delta_out × a_j, output_bias -= lr × delta_out, hidden_weights[j][i] -= lr × delta_j × x_i, hidden_biases[j] -= lr × delta_j
จงเขียน train_xor(hidden_weights, hidden_biases, output_weights, output_bias, learning_rate, epochs)
เอาต์พุต
หลังการฝึก ให้คืนค่าการทำนาย y ของโครงข่ายสำหรับอินพุต [0, 0], [0, 1], [1, 0] และ [1, 1] ตามลำดับนี้
เงื่อนไข
0 ≤ epochs ≤ 5,000
0 < learning_rate ≤ 5
-2 ≤ น้ำหนักและไบแอสเริ่มต้นแต่ละค่า ≤ 2
ตัวอย่าง
ตัวอย่างที่ 1
อินพุต:
hidden_weights = [
[0.2, 0.8],
[0.9, -0.7]
]
hidden_biases = [0.0, 0.3]
output_weights = [-0.6, 0.4]
output_bias = 0.0
learning_rate = 1.5
epochs = 0
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
[0.482451, 0.436972, 0.494378, 0.452729]คำอธิบาย
เมื่อ epoch เป็น 0 จะไม่มีการฝึกเลย ผลลัพธ์จึงเป็นแค่การส่งผ่านไปข้างหน้าด้วยน้ำหนักเริ่มต้น: ประมาณ [0.482, 0.437, 0.494, 0.453] โครงข่ายที่ยังไม่ได้ฝึกตอบเกือบเหมือนกันทุกอินพุต
ตัวอย่างที่ 2
อินพุต:
hidden_weights = [
[0.2, 0.8],
[0.9, -0.7]
]
hidden_biases = [0.0, 0.3]
output_weights = [-0.6, 0.4]
output_bias = 0.0
learning_rate = 1.5
epochs = 2000
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
[0.015727, 0.982119, 0.985515, 0.013682]คำอธิบาย
หลังจาก 2,000 epoch การทำนายอยู่ที่ประมาณ [0.016, 0.982, 0.986, 0.014]: ต่ำสำหรับ [0, 0] และ [1, 1] สูงสำหรับ [0, 1] และ [1, 0] โครงข่ายเรียนรู้ XOR ได้แล้ว
แหล่งอ้างอิง
-
ตัวอย่างที่ 1 ยังไม่ได้รันอินพุต:
hidden_weights = [ [0.2, 0.8], [0.9, -0.7] ] hidden_biases = [0.0, 0.3] output_weights = [-0.6, 0.4] output_bias = 0.0 learning_rate = 1.5 epochs = 0ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:[0.482451, 0.436972, 0.494378, 0.452729]เอาต์พุตของคุณ -
ตัวอย่างที่ 2 ยังไม่ได้รันอินพุต:
hidden_weights = [ [0.2, 0.8], [0.9, -0.7] ] hidden_biases = [0.0, 0.3] output_weights = [-0.6, 0.4] output_bias = 0.0 learning_rate = 1.5 epochs = 2000ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:[0.015727, 0.982119, 0.985515, 0.013682]เอาต์พุตของคุณ
มี 4 การทดสอบที่ซ่อนอยู่จะถูกรันเมื่อคุณส่งคำตอบ ถ้าโค้ดไม่ผ่านข้อใด คุณจะเห็นการทดสอบข้อนั้น แก้โจทย์ให้ได้เพื่อดูทั้งหมด
Run Swift Online
Write, run, and debug Swift code online using a command-line Swift environment. Manage multiple files, save your workspace, and share code without installing Xcode.
🚀 19,043 การดำเนินการทั้งหมด (611 ในเดือนนี้)
ฝึก Swift ด้วยโจทย์เขียนโค้ด
แก้โจทย์จริงใน editor นี้: รันทดสอบตัวอย่าง ส่งคำตอบ และรับรีวิวโค้ดจาก AI
🍎 เกี่ยวกับตัวรัน Swift ออนไลน์นี้
CodeUtility Swift Executor ให้คุณเขียนและรันโค้ด Swift ได้โดยตรงบนเบราว์เซอร์ - ไม่ต้องติดตั้ง Xcode, SDK หรือเซ็ตอัป macOS แต่อย่างใด โดยใช้คอมไพเลอร์ Swift จริงในแซนด์บ็อกซ์ที่แยกออกมา เพื่อให้ได้พฤติกรรมของ Swift แบบเนทีฟที่ถูกต้องแม่นยำ
เครื่องมือนี้รองรับหลายเวอร์ชันของ Swift - 5.7, 5.9 และ รุ่นล่าสุด - ให้คุณยืดหยุ่นในการสำรวจฟีเจอร์ภาษาใหม่ๆ และยังคงความเข้ากันได้กับฐานโค้ด Swift รุ่นเก่า
เหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาที่กำลังเรียนรู้ไวยากรณ์ Swift, ทดสอบอัลกอริทึม หรือทดลองโค้ดสำหรับ iOS, macOS และ Swift ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ โดยไม่ต้องติดตั้งเครื่องมือหรือซิมูเลเตอร์ในเครื่อง
แต่ละสแนิปเพตรันอย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อม Swift แบบคอนเทนเนอร์ มั่นใจได้ถึงฟีดแบ็กจากคอมไพเลอร์จริงและการรันโค้ดที่ปลอดภัย
มากกว่าเครื่องมือรันโค้ด
ใช้ตัวแก้ไขหลายไฟล์ เทอร์มินัลประมวลผลแบบแยกส่วน ไลบรารีเฉพาะรันไทม์ พื้นที่ทำงานถาวร การแชร์ และการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ได้จากตัวประมวลผลเดียวกัน
วิธีใช้ตัวประมวลผลนี้
เลือกรันไทม์ เปิดหรือสร้างไฟล์ เขียนโค้ด แล้วเลือกเรียกใช้ ผลลัพธ์จะแสดงในเทอร์มินัล ส่วนผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้สามารถเก็บไฟล์ในพื้นที่ทำงาน ติดตั้งไลบรารี และทำงานร่วมกันผ่านการแชร์ได้
- เลือกเวอร์ชันแล้วแก้ไขไฟล์ปัจจุบัน หรือเปิดไฟล์อื่นในพื้นที่ทำงาน
- เรียกใช้โค้ด ป้อนข้อมูลในเทอร์มินัลเมื่อระบบร้องขอ และตรวจสอบประวัติการเรียกใช้ที่บันทึกไว้
- ใช้ไลบรารี เครื่องมือพื้นที่ทำงาน การแชร์ และแชท เมื่องานของคุณต้องใช้โค้ดมากกว่าหนึ่งส่วน
💡 คู่มือพื้นฐาน Swift สำหรับผู้เริ่มต้น
1. การประกาศตัวแปรและค่าคงที่
ใช้ var สำหรับตัวแปร และ let สำหรับค่าคงที่ใน Swift.
var age = 30
let pi = 3.14159
var name = "Alice"
let isActive = true
// ค่าคงที่ไม่สามารถกำหนดค่าใหม่ได้
// pi = 3.14 // ❌ ข้อผิดพลาด2. เงื่อนไข (if / switch)
ใช้ if, else if, else สำหรับลอจิก และใช้ switch สำหรับหลายเงื่อนไข.
let number = 2
if number == 1 {
print("One")
} else if number == 2 {
print("Two")
} else {
print("Other")
}
switch number {
case 1:
print("One")
case 2:
print("Two")
default:
print("Other")
}3. ลูป
Swift รองรับลูปแบบ for-in, while และ repeat-while.
for i in 0..<3 {
print(i)
}
var n = 3
while n > 0 {
print(n)
n -= 1
}4. อาเรย์
อาเรย์เก็บชุดข้อมูลที่มีลำดับ.
var numbers = [10, 20, 30]
print(numbers[1])5. การจัดการอาเรย์
ใช้เมธอดของอาเรย์อย่าง append และ removeLast.
var nums = [1, 2, 3]
nums.append(4)
nums.removeLast()
for n in nums {
print(n)
}6. การรับ/ส่งข้อมูลทางคอนโซล
ใช้ print() สำหรับเอาต์พุต ส่วนอินพุตต้องทำเพิ่มเติมใน Swift Playgrounds หรือ Xcode.
let name = "Alice"
print("Hello, \(name)")7. ฟังก์ชัน
ประกาศฟังก์ชันที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ พร้อมพารามิเตอร์และค่าที่ส่งกลับ.
func add(a: Int, b: Int) -> Int {
return a + b
}
print(add(a: 3, b: 4))8. ดิกชันนารี
ดิกชันนารีเก็บข้อมูลแบบคู่คีย์-ค่า.
var ages = ["Alice": 30]
print(ages["Alice"] ?? 0)9. การจัดการข้อผิดพลาด
Swift ใช้ do-catch สำหรับการจัดการข้อผิดพลาด.
enum MyError: Error {
case runtimeError(String)
}
do {
throw MyError.runtimeError("Something went wrong")
} catch let error {
print(error)
}10. การอ่าน/เขียนไฟล์
Swift ใช้ FileManager หรือเมธอดของ String สำหรับงานอ่าน/เขียนไฟล์.
let text = "Hello File"
try text.write(toFile: "file.txt", atomically: true, encoding: .utf8)
let content = try String(contentsOfFile: "file.txt")
print(content)11. การจัดการสตริง
ใช้เมธอดอย่าง count, contains, uppercased() เป็นต้น.
let text = "Hello World"
print(text.count)
print(text.contains("World"))
print(text.uppercased())12. คลาส & อ็อบเจ็กต์
Swift รองรับ OOP โดยใช้ class และ init.
class Person {
var name: String
init(name: String) {
self.name = name
}
func greet() {
print("Hi, I'm \(name)")
}
}
let p = Person(name: "Alice")
p.greet()13. Optionals
Swift ใช้ ? และ ! เพื่อจัดการค่าแบบ optional.
var name: String? = "Alice"
print(name ?? "Unknown")
if let unwrappedName = name {
print(unwrappedName)
}