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Hello nets!

आप एक साधारण न्यूरल नेटवर्क बनाएँगे ताकि आप महसूस करें कि Keras में इसे कितनी जल्दी किया जा सकता है.

आप ऐसा नेटवर्क बनाएँगे जो इनपुट के तौर पर दो संख्याएँ लेता है, उन्हें 10 न्यूरॉन्स वाले एक hidden लेयर से गुज़ारता है, और अंत में एक अकेला non-constrained नंबर आउटपुट करता है.

आउटपुट लेयर में activation फंक्शन न लगाने से non-constrained आउटपुट मिलता है. यह regression जैसे समस्याओं में उपयोगी है, जब हम चाहते हैं कि हमारा आउटपुट किसी भी सीमा-रहित मान को ले सके.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • tensorflow.keras.models से Sequential मॉडल और tensorflow.keras.layers से Dense लेयर इम्पोर्ट करें.
  • Sequential मॉडल का एक इंस्टेंस बनाएँ.
  • 10-न्यूरॉन का hidden Dense लेयर जोड़ें, जिसका input_shape दो न्यूरॉन्स का हो.
  • अंत में 1-न्यूरॉन का आउटपुट लेयर जोड़ें और summary() से अपने मॉडल का सारांश देखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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