Zacznij terazZacznij za darmo

Sieci neuronowe – pierwsze kroki!

Zbudujesz prostą sieć neuronową, żeby przekonać się, jak szybko można to zrobić w Keras.

Stworzysz sieć, która przyjmuje dwie liczby jako dane wejściowe, przepuszcza je przez warstwę ukrytą złożoną z 10 neuronów, a następnie zwraca pojedynczą, nieograniczoną liczbę.

Nieograniczone wyjście uzyskasz, rezygnując z funkcji aktywacji w warstwie wyjściowej. Takie podejście sprawdza się w zadaniach regresji, gdzie wynik powinien móc przyjmować dowolną wartość.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do uczenia głębokiego z Keras

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj model Sequential z tensorflow.keras.models oraz warstwę Dense z tensorflow.keras.layers.
  • Utwórz instancję modelu Sequential.
  • Dodaj ukrytą warstwę Dense złożoną z 10 neuronów, z parametrem input_shape równym dwóm neuronom.
  • Dodaj końcową warstwę wyjściową z 1 neuronem, a następnie wyświetl podsumowanie modelu za pomocą summary().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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.____
Edytuj i uruchom kod