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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस अध्याय में, आप Keras functional API की बुनियादी बातों से परिचित होंगे। आप functional building blocks का उपयोग करके एक सरल functional नेटवर्क बनाएँगे, उसे डेटा पर fit करेंगे, और predictions करेंगे।
इस अध्याय में, आप दो-input वाले नेटवर्क बनाएँगे जो high-cardinality डेटा को दर्शाने के लिए categorical embeddings का उपयोग करते हैं, re-usable building blocks तय करने के लिए shared layers अपनाते हैं, और multiple inputs को single output में जोड़ने के लिए merge layers का प्रयोग करते हैं। अध्याय के अंत तक, आपके पास ऐसे neural networks डिज़ाइन करने के बुनियादी building blocks होंगे जिनमें complex data flows हों।
वर्तमान अभ्यास
इस अध्याय में, आप अपने 2-input मॉडल को 3 inputs तक बढ़ाएँगे, और Keras के summary और plot फंक्शन्स का उपयोग करके अपने neural networks के parameters और topology को समझना सीखेंगे। अध्याय के अंत तक, आप समझ जाएँगे कि 2-input मॉडल को 3 inputs और उससे आगे कैसे बढ़ाया जाए।
इस अध्याय में, आप multiple outputs वाले neural networks बनाएँगे, जिनका उपयोग multiple targets वाले regression समस्याओं को हल करने में किया जा सकता है। आप ऐसा मॉडल भी बनाएँगे जो एक साथ regression और classification दोनों समस्याओं को हल करता है।