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Especificar un modelo

Construirás un modelo de regresión simple para predecir la órbita del meteoro.

Sus datos de entrenamiento consisten en mediciones tomadas en pasos de tiempo desde -10 minutos antes de la región de impacto hasta +10 minutos después. Cada paso temporal puede verse como una coordenada X en nuestro gráfico, que tiene asociada una posición Y para la órbita del meteoro en ese paso temporal.

Tenga en cuenta que puede ver este problema como la aproximación de una función cuadrática mediante el uso de redes neuronales.

Estos datos se almacenan en dos matrices numpy: una llamada time_steps, a la que llamamos características, y otra llamada y_positions, con las etiquetas. Adelante, construye tu maqueta. Debe ser capaz de predecir las posiciones y de la órbita del meteoro en futuros pasos temporales.

El modelo Keras Sequential y las capas Dense están disponibles para su uso.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al aprendizaje profundo con Keras

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Instrucciones de ejercicio

  • Instanciar un modelo Sequential.
  • Añade una capa Densa de 50 neuronas con una forma de entrada de 1 neurona.
  • Añada dos capas densas de 50 neuronas cada una y 'relu' activation.
  • Termina tu modelo con una capa Densa con una sola neurona y sin activación.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# 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.____
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