Модели с двумя выходами

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Продвинутое глубокое обучение с Keras

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

237 reviews

Начать курс бесплатно

В этой главе вы познакомитесь с основами функционального API Keras. Вы построите простую функциональную сеть с помощью функциональных блоков, обучите её на данных и сделаете предсказания.

Exercise 1: Входные и полносвязные слои Keras Exercise 2: Входные слои Exercise 3: Полносвязные слои Exercise 4: Выходные слои Exercise 5: Сборка и компиляция модели Exercise 6: Создание модели Exercise 7: Компиляция модели Exercise 8: Визуализация модели Exercise 9: Обучение и оценка модели Exercise 10: Обучение модели на данных студенческого баскетбольного турнира Exercise 11: Оценка модели на тестовой выборке

В этой главе вы построите сети с двумя входами, которые используют категориальные эмбеддинги для представления данных с высокой кардинальностью, общие слои для создания многократно используемых блоков и слои слияния для объединения нескольких входов в один выход. К концу главы у вас будут базовые строительные блоки для проектирования нейронных сетей со сложными потоками данных.

Exercise 1: Эмбеддинги (векторные представления) категорий Exercise 2: Определение поиска команды Exercise 3: Определение модели команды Exercise 4: Общие слои Exercise 5: Определение двух входных слоёв Exercise 6: Поиск обоих входных данных в одной модели Exercise 7: Слои слияния Exercise 8: Выходной слой на основе общего слоя Exercise 9: Модель с двумя входами и одним выходом Exercise 10: Предсказание с помощью модели Exercise 11: Обучите модель на данных регулярного сезона Exercise 12: Оценка модели на тестовых данных турнира

В этой главе вы расширите модель с 2 входами до 3 и научитесь использовать функции summary и plot в Keras, чтобы анализировать параметры и топологию нейронных сетей. К концу главы вы будете уверенно расширять модели с 2 входами до 3 и более.

Exercise 1: Модели с тремя входами Exercise 2: Создайте входной слой для игры дома и на выезде Exercise 3: Создание и компиляция модели Exercise 4: Обучите модель и оцените её качество Exercise 5: Визуализация и сводка моделей Exercise 6: Сводка модели Exercise 7: Визуализация моделей Exercise 8: Стекирование моделей Exercise 9: Добавление прогнозов модели в данные турнира Exercise 10: Создание входного слоя с несколькими столбцами Exercise 11: Обучите модель Exercise 12: Оценка модели

В этой главе вы построите нейронные сети с несколькими выходами, которые можно применять для решения задач регрессии с несколькими целевыми переменными. Вы также создадите модель, которая одновременно решает задачи регрессии и классификации.

Exercise 1: Модели с двумя выходами

Текущее упражнение

Exercise 2: Простая модель с двумя выходами Exercise 3: Обучение модели с двумя выходами Exercise 4: Изучение модели (I)Exercise 5: Оценка модели Exercise 6: Единая модель для классификации и регрессии Exercise 7: Классификация и регрессия в одной модели Exercise 8: Компиляция и обучение модели Exercise 9: Изучение модели (II)Exercise 10: Оценка на новых данных с двумя метриками Exercise 11: Подведение итогов