1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în TensorFlow în Python
Connected

exercițiu

Abordarea de nivel scăzut cu exemple multiple

În acest exercițiu, vom aprofunda înțelegerea abordării de nivel scăzut construind primul strat ascuns dens pentru cazul în care avem mai multe exemple. Vom presupune că modelul este antrenat și că ponderile primului strat, weights1, și bias-ul, bias1, sunt disponibile. Vom efectua înmulțirea matriceală a tensorului borrower_features cu variabila weights1. Reamintim că tensorul borrower_features include educația, statutul marital și vârsta. În final, vom aplica funcția sigmoid elementelor din products1 + bias1, obținând dense1.

\(products1 = \begin{bmatrix} 3 & 3 & 23 \\ 2 & 1 & 24 \\ 1 & 1 & 49 \\ 1 & 1 & 49 \\ 2 & 1 & 29 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} -0.6 & 0.6 \\ 0.8 & -0.3 \\ -0.09 & -0.08 \end{bmatrix}\)

Reține că matmul() și keras() au fost importate din tensorflow.

Instrucțiuni

100 XP
  • Calculează products1 înmulțind matriceal tensorul de caracteristici cu ponderile.
  • Aplică funcția de activare sigmoid pentru a transforma products1 + bias1.
  • Afișează formele tensorilor borrower_features, weights1, bias1 și dense1.