1. Learn
    2. /
  2. कोर्स
    3. /
  3. Кількісне управління ризиками в Python
Connected

अभ्यास

Нейронні мережі з одним шаром

Щоб упевненіше працювати з нейронними мережами, корисно почати з простої апроксимації функції.

Ви натренуєте нейронну мережу наближати відображення між входом x і виходом y. Вони пов'язані функцією квадратного кореня, тобто \(y = \sqrt{x}\).

Вхідний вектор x уже надано. Спочатку обчисліть квадратний корінь з x за допомогою функції Numpy sqrt(), утворивши вихідний ряд y. Потім створіть просту нейронну мережу та натренуйте її на послідовності x.

Після навчання побудуйте графік як ряду y, так і виходу нейронної мережі, щоб побачити, наскільки точно мережа наближує функцію квадратного кореня.

Об'єкти Sequential і Dense з бібліотеки Keras також доступні у вашому робочому середовищі.

निर्देश

100 XP
  • Створіть вихідні тренувальні значення за допомогою функції Numpy sqrt().
  • Створіть нейронну мережу з одним прихованим шаром на 16 нейронів, одним вхідним і одним вихідним значенням.
  • Скомпілюйте та натренуйте нейронну мережу на тренувальних значеннях протягом 100 епох.
  • Побудуйте графік тренувальних значень (синім) і порівняйте з передбаченнями нейронної мережі.