Menentukan sebuah model
Anda akan membangun model regresi sederhana untuk memprediksi orbit meteor!
Data pelatihan Anda terdiri dari pengukuran yang diambil pada langkah waktu dari -10 menit sebelum area tumbukan hingga +10 menit sesudahnya. Setiap langkah waktu dapat dipandang sebagai koordinat X pada grafik, yang memiliki posisi Y terkait untuk orbit meteor pada langkah waktu tersebut.
Perhatikan bahwa Anda dapat memandang masalah ini sebagai pendekatan fungsi kuadrat menggunakan neural network.
Data ini disimpan dalam dua array numpy: satu bernama time_steps, yang kita sebut sebagai features, dan satu lagi bernama y_positions, berisi labels.
Silakan bangun model Anda! Model tersebut harus mampu memprediksi posisi y untuk orbit meteor pada langkah waktu mendatang.
Model Keras Sequential dan lapisan Dense tersedia untuk Anda gunakan.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Pengantar Deep Learning dengan Keras
Instruksi latihan
- Instansiasikan model
Sequential. - Tambahkan lapisan Dense dengan 50 neuron dan bentuk masukan 1 neuron.
- Tambahkan dua lapisan Dense masing-masing 50 neuron dengan aktivasi
'relu'. - Akhiri model Anda dengan lapisan Dense dengan satu neuron tanpa aktivasi.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# 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.____