การกำหนดโมเดล
ลองสร้างโมเดล regression อย่างง่ายเพื่อทำนายวงโคจรของอุกกาบาต!
ข้อมูลสำหรับฝึกโมเดลประกอบด้วยค่าที่วัดได้ในแต่ละช่วงเวลา ตั้งแต่ 10 นาทีก่อนถึงจุดกระทบ ไปจนถึง 10 นาทีหลัง แต่ละช่วงเวลาแทนด้วยพิกัด X บนกราฟ ซึ่งมีตำแหน่ง Y ของวงโคจรอุกกาบาตที่สอดคล้องกัน
สามารถมองปัญหานี้เป็นการประมาณค่าฟังก์ชันกำลังสองผ่านโครงข่ายประสาทเทียม
ข้อมูลนี้เก็บอยู่ใน numpy array สองชุด ได้แก่ time_steps ซึ่งเป็น features และ y_positions ซึ่งเป็น labels
มาสร้างโมเดลกันเลย! โมเดลนี้จะต้องสามารถทำนายตำแหน่ง Y ของวงโคจรอุกกาบาตในช่วงเวลาต่อไปได้
Sequential model และ Dense layer ของ Keras พร้อมใช้งานแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Deep Learning เบื้องต้นด้วย Keras
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง
Sequentialmodel - เพิ่ม Dense layer ที่มี 50 neurons โดยกำหนด input shape เป็น 1 neuron
- เพิ่ม Dense layer อีก 2 ชั้น แต่ละชั้นมี 50 neurons และใช้ activation เป็น
'relu' - ปิดท้ายโมเดลด้วย Dense layer ที่มี 1 neuron และไม่ใช้ activation
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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.____