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Bonjour, réseaux !

Vous allez construire un petit réseau de neurones pour constater à quel point c'est rapide à réaliser avec Keras.

Vous allez créer un réseau qui prend deux nombres en entrée, les fait passer par une couche cachée de 10 neurones, puis produit en sortie un seul nombre non contraint.

On obtient une sortie non contrainte en ne définissant aucune fonction d'activation dans la couche de sortie. C'est utile pour des problèmes comme la régression, où l'on veut que la sortie puisse prendre n'importe quelle valeur non contrainte.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à Deep Learning avec Keras

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Instructions de l’exercice

  • Importez le modèle Sequential depuis tensorflow.keras.models et la couche Dense depuis tensorflow.keras.layers.
  • Créez une instance du modèle Sequential.
  • Ajoutez une couche cachée Dense de 10 neurones avec une input_shape de deux neurones.
  • Ajoutez une couche de sortie de 1 neurone et résumez votre modèle avec summary().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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.____
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