神经网络不同类下forward调用的程序理解_网络每个类都有forward

# Sigmoid激活函数类
class SigmoidActivator():
    def forward(self, weighted_input):
        return 1.0 / (1.0 + np.exp(-weighted_input))
    def backward(self, output):
        return output * (1 - output)
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# 全连接层实现类
class FullConnectedLayer():
    def __init__(self, input_size, output_size, 
                 activator):
        '''
        构造函数
        input_size: 本层输入向量的维度
        output_size: 本层输出向量的维度
        activator: 激活函数
        '''
        self.input_size = input_size
        self.output_size = output_size
        self.activator = activator
        # 权重数组W
        self.W = np.random.uniform(-0.1, 0.1,
            (output_size, input_size))
        # 偏置项b
        self.b = np.zeros((output_size, 1))
        # 输出向量
        self.output = np.zeros((output_size, 1))
 def forward(self, input_array):
        '''
        前向计算
        input_array: 输入向量，维度必须等于input_size
        '''
        # 式2
        self.input = input_array
        self.output = self.activator.forward(
            np.dot(self.W, input_array) + self.b)
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self.activator.forward（）
activator.forward()代表sigmoid激活函数类中的forward，与全连接层中定义的forward函数不冲突