パート1: すてきな賞品を当てよう

この演習では、Dense レイヤーについて学びます。せっかくなので楽しい題材で進めましょう。あるゲーム番組では、賞品がニューラルネットワークで決まるとします。出場者は次の情報を入力します。

兄弟姉妹の人数
今日飲んだコーヒーの杯数
トマトが好きかどうか

そしてモデルが、その出場者が何を獲得するかを予測します。

これを実装するために Keras を使います。3つの特徴量（兄弟姉妹の人数は整数、コーヒーの杯数は整数、トマトが好きかどうかは 0/1）を受け取る入力レイヤーを持つモデルを作成します。入力は Dense レイヤーを通り、3つの確率（車、ギフト券、何も当たらない、の当選確率）を出力します。

Input と Dense レイヤー、および Keras の Model オブジェクトはすでにインポートされています。さらに、Dense レイヤーの初期化に使う重み初期化子 init も用意されています。

3人の出場者（バッチサイズ）にのみ対応し、各出場者が3つの入力（兄弟姉妹の人数、コーヒーの杯数、トマトの好み）を持つ入力レイヤーを定義します（入力サイズ）。
出力が3、softmax 活性化、初期化子に init を指定した Dense レイヤーを定義します。
定義したモデルを使って x の予測を計算します。
各出場者について、最も確からしい賞品（整数）を取得します。