1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Tłumaczenie maszynowe z Keras
Connected

ćwiczenie

Część 1: Wygraj niesamowite nagrody

W tym ćwiczeniu poznasz warstwę Dense. Zrobimy to w zabawny sposób! Wyobraź sobie teleturniej, w którym nagrody są wyznaczane przez sieć neuronową. Uczestnik podaje:

  • liczbę rodzeństwa,
  • liczbę wypitych dziś kaw
  • oraz to, czy lubi pomidory,

a model przewiduje, co uczestnik wygra.

Do implementacji użyjesz Keras. Musisz zbudować model z warstwą wejściową przyjmującą trzy cechy (liczba rodzeństwa jako liczba całkowita, liczba kaw jako liczba całkowita oraz preferencja dotycząca pomidorów jako 0 lub 1). Dane wejściowe przechodzą następnie przez warstwę Dense, która zwraca 3 prawdopodobieństwa (czyli prawdopodobieństwa wygrania samochodu, bonu podarunkowego lub nic).

Warstwy Input i Dense oraz obiekt Model z Keras są już zaimportowane. Dostępny jest również inicjalizator wag o nazwie init, służący do inicjalizacji warstwy Dense.

Instrukcje

100 XP
  • Zdefiniuj warstwę wejściową, która przyjmuje wyłącznie 3 uczestników (rozmiar partii), gdzie każdy uczestnik ma 3 dane wejściowe: liczbę rodzeństwa, liczbę kaw i preferencję dotyczącą pomidorów (rozmiar wejścia).
  • Zdefiniuj warstwę Dense z 3 wyjściami, aktywacją softmax i init jako inicjalizatorem.
  • Oblicz predykcje modelu dla x przy użyciu zdefiniowanego modelu.
  • Wyznacz najbardziej prawdopodobną nagrodę (jako liczbę całkowitą) dla każdego uczestnika.