1. Learn
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. Вступ до Deep Learning з Keras
Connected

道练习

Задаємо модель

Ви побудуєте просту модель регресії, щоб передбачати орбіту метеора!

Ваші тренувальні дані складаються з вимірювань у часових кроках від -10 хвилин до зони удару до +10 хвилин після. Кожен часовий крок можна розглядати як координату X на нашому графіку, якій відповідає положення Y орбіти метеора в цей момент.

Зверніть увагу: це завдання можна розглядати як апроксимацію квадратичної функції за допомогою нейронних мереж.

Ці дані збережено у двох масивах numpy: time_steps — це так звані ознаки (features), і y_positions — мітки (labels). Переходьте до побудови моделі! Вона має вміти передбачати значення y для орбіти метеора на майбутніх часових кроках.

Для використання доступні модель Keras Sequential і шари Dense.

说明

100 XP
  • Створіть модель Sequential.
  • Додайте шар Dense на 50 нейронів із формою входу з 1 нейроном.
  • Додайте два шари Dense по 50 нейронів кожен з активацією 'relu'.
  • Завершіть модель шаром Dense з одним нейроном без активації.