Separazione neurale

Metti i guanti: stai per fare un'operazione al cervello!

I neuroni imparano aggiornando i propri pesi per produrre valori in uscita che li aiutino a distinguere meglio tra le diverse classi del tuo insieme di dati. Userai la funzione inp_to_out() che hai appena costruito per visualizzare l'uscita di due neuroni nel primo livello del model di Banknote Authentication durante l'apprendimento.

Il model che hai creato nel capitolo 2 è pronto all'uso, così come X_test e y_test. Incolla show_code(plot) nella console se vuoi controllare plot().

Stai facendo un lavoro intenso: quando hai finito, fai clic tra i grafici per vedere la separazione in tempo reale!

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Istruzioni dell'esercizio

Usa la funzione inp_to_out() definita in precedenza per ottenere le uscite del primo livello quando fornisci X_test in input.
Usa il metodo model.evaluate() per ottenere l'accuratezza di validazione sul dataset di test a ogni epoca.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

for i in range(0, 21):
  	# Train model for 1 epoch
    h = model.fit(X_train, y_train, batch_size = 16, epochs = 1, verbose = 0)
    if i%4==0: 
      # Get the output of the first layer
      layer_output = ____([____])[0]
      
      # Evaluate model accuracy for this epoch
      test_accuracy = model.____(____, ____)[1] 
      
      # Plot 1st vs 2nd neuron output
      plot()

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In questo primo capitolo farai conoscenza con le reti neurali, capirai quali tipi di problemi possono risolvere e quando usarle. Costruirai anche diverse reti e salverai la Terra addestrando un modello di regressione che approssima l'orbita di un meteorite in avvicinamento!

Exercise 1: Che cos'è Keras?Exercise 2: Descrivere Keras Exercise 3: Useresti il deep learning?Exercise 4: Il tuo primo neural network Exercise 5: Ciao, reti!Exercise 6: Contare i parametri Exercise 7: Costruisci come mostrato!Exercise 8: Sopravvivere a un impatto meteorico Exercise 9: Definire un modello Exercise 10: Addestramento Exercise 11: Prevedere l'orbita!

Alla fine di questo capitolo saprai come risolvere con le reti neurali problemi binari, multiclasse e multilabel. Lo farai affrontando sfide come individuare banconote false, decidere chi ha lanciato quale freccetta su un bersaglio e costruire un sistema intelligente per irrigare la tua fattoria. Inoltre, saprai tracciare le metriche di addestramento del modello e interrompere l'addestramento salvando i modelli quando non migliorano più.

Exercise 1: Classificazione binaria Exercise 2: Esplorare le banconote in dollari Exercise 3: Un modello di classificazione binaria Exercise 4: Questa banconota è falsa?Exercise 5: Classificazione multiclasse Exercise 6: Un modello multiclasse Exercise 7: Prepara il tuo insieme di dati Exercise 8: Allenare i lanciatori di freccette Exercise 9: Predizioni softmax Exercise 10: Classificazione multi-etichetta Exercise 11: Una macchina per l'irrigazione Exercise 12: Addestramento con etichette multiple Exercise 13: Callback di Keras Exercise 14: La callback di history Exercise 15: Early stopping del tuo modello Exercise 16: Una combinazione di callback

Nei capitoli precedenti hai addestrato molti modelli! Ora imparerai a interpretare le curve di apprendimento per capire come si comportano durante l'addestramento. Visualizzerai anche gli effetti delle funzioni di attivazione, delle dimensioni dei batch e della batch normalization. Infine, imparerai a eseguire l'ottimizzazione automatica degli iperparametri dei modelli Keras usando sklearn.

Exercise 1: Curve di apprendimento Exercise 2: Imparare le cifre Exercise 3: Il modello sta facendo overfitting?Exercise 4: Ci servono più dati?Exercise 5: Funzioni di attivazione Exercise 6: Funzioni di attivazione diverse Exercise 7: Confrontare le funzioni di attivazione Exercise 8: Confrontare le funzioni di attivazione II Exercise 9: Dimensione del batch e batch normalization Exercise 10: Modificare le dimensioni del batch Exercise 11: Batch normalization su un modello già visto Exercise 12: Effetti della batch normalization Exercise 13: Ottimizzazione degli iperparametri Exercise 14: Preparare un modello per il tuning Exercise 15: Ottimizzare i parametri del modello Exercise 16: Addestramento con cross-validation

È il momento di conoscere architetture più avanzate! Creerai un autoencoder per ricostruire immagini rumorose, visualizzerai le attivazioni di una convolutional neural network, userai modelli profondi pre-addestrati per classificare immagini e approfondirai le recurrent neural network e il lavoro con il testo costruendo una rete che predice la parola successiva in una frase.

Exercise 1: Tensori, layer e autoencoder Exercise 2: È un flusso di tensori Exercise 3: Separazione neurale

Esercizio attuale

Exercise 4: Costruire un autoencoder Exercise 5: Rimuovere il rumore come un autoencoder Exercise 6: Introduzione alle CNN Exercise 7: Costruire un modello CNN Exercise 8: Osservare le convoluzioni Exercise 9: Preparare l'immagine di input Exercise 10: Usare un modello reale Exercise 11: Introduzione alle LSTM Exercise 12: Previsione di testo con le LSTM Exercise 13: Costruisci il tuo modello LSTM Exercise 14: Decodifica le tue previsioni Exercise 15: Metti alla prova il tuo modello!Exercise 16: Hai finito!