Especificação de um modelo
Você criará um modelo de regressão simples para prever a órbita do meteoro!
Seus dados de treinamento consistem em medições feitas em intervalos de tempo de -10 minutos antes da região de impacto a +10 minutos depois. Cada etapa de tempo pode ser vista como uma coordenada X em nosso gráfico, que tem uma posição Y associada para a órbita do meteoro naquela etapa de tempo.
Observe que você pode ver esse problema como uma aproximação de uma função quadrática por meio do uso de redes neurais.
Esses dados são armazenados em dois arrays numéricos: um chamado time_steps, que chamamos de recursos, e outro chamado y_positions, com os rótulos.
Você pode construir seu modelo! Ele deve ser capaz de prever as posições y para a órbita do meteoro em etapas de tempo futuras.
O modelo Keras Sequential e as camadas Dense estão disponíveis para você usar.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à aprendizagem profunda com o Keras
Instruções do exercício
- Instanciar um modelo
Sequential. - Adicione uma camada densa de 50 neurônios com uma forma de entrada de 1 neurônio.
- Adicione duas camadas densas de 50 neurônios cada e a ativação
'relu'. - Termine seu modelo com uma camada densa com um único neurônio e nenhuma ativação.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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.____