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Hallo, Netze!

Du baust ein einfaches neuronales Netz, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie schnell das in Keras geht.

Du erstellst ein Netz, das zwei Zahlen als Eingabe erhält, sie durch eine versteckte Schicht mit 10 Neuronen leitet und schließlich eine einzelne, nicht eingeschränkte Zahl ausgibt.

Eine nicht eingeschränkte Ausgabe erhältst du, indem du in der Ausgabeschicht keine Aktivierungsfunktion festlegst. Das ist nützlich für Probleme wie Regressionen, wenn die Ausgabe jeden beliebigen, nicht eingeschränkten Wert annehmen können soll.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einstieg ins Deep Learning mit Keras</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Importiere das Sequential-Modell aus tensorflow.keras.models und die Dense-Schicht aus tensorflow.keras.layers.
  • Erstelle eine Instanz des Sequential-Modells.
  • Füge eine versteckte Dense-Schicht mit 10 Neuronen und einer input_shape von zwei Neuronen hinzu.
  • Füge eine abschließende Ausgabeschicht mit 1 Neuron hinzu und gib dein Modell mit summary() aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import the Sequential model and Dense layer
from tensorflow.keras.____ import ____
from tensorflow.keras.____ import ____

# Create a Sequential model
model = ____

# Add an input layer and a hidden layer with 10 neurons
model.add(Dense(____, input_shape=(____,), activation="relu"))

# Add a 1-neuron output layer
model.add(____)

# Summarise your model
model.____
Code bearbeiten und ausführen