Keras modelleri
Bu egzersizde keras.models modülündeki iki sınıfı kullanmayı pratik yapacaksın. Sequential sınıfını kullanarak bir model ve Model sınıfını kullanarak başka bir model oluşturacaksın.
Sequential sınıfı kullanımı daha kolaydır çünkü katmanların sıralı olduğu varsayılır; Model sınıfı ise daha esnektir ve birden çok girdi, birden çok çıktı ve paylaşılan katmanlar (paylaşılan ağırlıklar) tanımlamana izin verir.
Model sınıfında girdi katmanı açıkça belirtilmelidir; Sequential sınıfında ise bu, input_shape parametresiyle yapılır.
Sequential, Model, Dense, Input, LSTM ve np (numpy) nesneleri ve modülleri ortamda zaten yüklüdür.
Bu egzersiz
Keras ile Dil Modellemesi için Yinelenen Sinir Ağları (RNN)
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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.____