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मल्टिपल कॉलम वाला input लेयर बनाएँ

इस अभ्यास में, आप मल्टिपल inputs के साथ मॉडल बनाने का एक अलग तरीका देखेंगे। यह तरीका केवल शुद्ध संख्यात्मक डेटा पर काम करता है, लेकिन मल्टी-वेरिएट न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए यह कहीं सरल है.

अब आपके पास tournament डेटासेट में तीन संख्यात्मक कॉलम हैं: 'seed_diff', 'home', और 'pred'। इस अभ्यास में, आप एक ऐसा न्यूरल नेटवर्क बनाएँगे जो इन तीनों numeric inputs को प्रोसेस करने के लिए एक सिंगल input लेयर का उपयोग करता है.

इस मॉडल में एक सिंगल output होना चाहिए, जो tournament गेम के score difference की भविष्यवाणी करे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ Advanced Deep Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • 3 कॉलम वाला एक सिंगल input लेयर बनाएँ.
  • इस input को 1 यूनिट वाले Dense लेयर से कनेक्ट करें.
  • input_tensor को input और output_tensor को output बनाकर मॉडल बनाएँ.
  • मॉडल को 'adam' optimizer और 'mean_absolute_error' loss फंक्शन के साथ compile करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create an input layer with 3 columns
input_tensor = ____((____,))

# Pass it to a Dense layer with 1 unit
output_tensor = ____(____)(____)

# Create a model
model = ____(____, ____)

# Compile the model
____.____(optimizer=____, loss=____)
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