Specificarea unui model
Vei construi un model simplu de regresie pentru a prezice orbita meteorului!
Datele de antrenament constau în măsurători efectuate la intervale de timp cuprinse între -10 minute înainte de zona de impact și +10 minute după. Fiecare pas de timp poate fi privit ca o coordonată X pe graficul nostru, căreia îi corespunde o poziție Y a orbitei meteorului la acel moment.
Reține că această problemă poate fi privită ca o aproximare a unei funcții pătratice prin intermediul rețelelor neuronale.
Aceste date sunt stocate în două array-uri NumPy: unul numit time_steps, care reprezintă caracteristicile, și altul numit y_positions, care conține etichetele.
Hai să construiești modelul! Acesta trebuie să fie capabil să prezică pozițiile Y ale orbitei meteorului la pașii de timp viitori.
Modelul Sequential din Keras și straturile Dense sunt deja disponibile pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Deep Learning cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Instanțiază un model
Sequential. - Adaugă un strat
Densecu 50 de neuroni și o formă de intrare de 1 neuron. - Adaugă două straturi
Densecu câte 50 de neuroni fiecare și activarea'relu'. - Încheie modelul cu un strat
Densecu un singur neuron și fără funcție de activare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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.____