Ein Modell spezifizieren
Du baust ein einfaches Regressionsmodell, um die Umlaufbahn des Meteors vorherzusagen!
Deine Trainingsdaten bestehen aus Messungen zu Zeitpunkten von 10 Minuten vor dem Einschlagsbereich bis 10 Minuten danach. Jeder Zeitschritt entspricht einer X-Koordinate in unserem Diagramm, zu der es eine zugehörige Y-Position der Meteorbahn gibt.
Beachte: Du kannst diese Aufgabe als Approximation einer quadratischen Funktion mithilfe neuronaler Netze betrachten.
Diese Daten sind in zwei NumPy-Arrays gespeichert: eines namens time_steps – das sind die Features – und ein weiteres namens y_positions mit den Labels.
Leg los und baue dein Modell! Es soll in der Lage sein, die y-Positionen der Meteorbahn für zukünftige Zeitschritte vorherzusagen.
Keras-Sequential-Modell und Dense-Schichten stehen dir zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einstieg ins Deep Learning mit Keras</Kurs>Übungsanweisungen
- Instanziiere ein
Sequential-Modell. - Füge eine Dense-Schicht mit 50 Neuronen und einer Eingabeform von 1 Neuron hinzu.
- Füge zwei weitere Dense-Schichten mit jeweils 50 Neuronen und
'relu'-Aktivierung hinzu. - Beende dein Modell mit einer Dense-Schicht mit einem einzelnen Neuron ohne Aktivierung.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Instantiate a Sequential model
model = ____
# Add a Dense layer with 50 neurons and an input of 1 neuron
model.add(____(____, input_shape=(____,), activation='relu'))
# Add two Dense layers with 50 neurons and relu activation
model.add(____(____,____=____))
model.____
# End your model with a Dense layer and no activation
model.____