Modele Keras
În acest exercițiu vei exersa utilizarea a două clase din modulul keras.models. Vei crea un model folosind clasa Sequential și un alt model cu clasa Model.
Clasa Sequential este mai ușor de utilizat, deoarece straturile sunt considerate a fi în ordine, în timp ce clasa Model este mai flexibilă și permite intrări multiple, ieșiri multiple și straturi partajate (ponderi partajate).
Clasa Model necesită declararea explicită a stratului de intrare, în timp ce în clasa Sequential acest lucru se realizează prin parametrul input_shape.
Obiectele și modulele Sequential, Model, Dense, Input, LSTM și np (numpy) sunt deja încărcate în mediul de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Rețele Neuronale Recurente (RNN) pentru Modelare a Limbajului cu Keras
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Instantiate the class
model = ____(name="sequential_model")
# One LSTM layer (defining the input shape because it is the
# initial layer)
model.add(____(128, input_shape=(None, 10), name="LSTM"))
# Add a dense layer with one unit
model.add(____(1, activation="sigmoid", name="output"))
# The summary shows the layers and the number of parameters
# that will be trained
model.____