Các mô hình Keras
Trong bài tập này, bạn sẽ luyện sử dụng hai lớp từ mô-đun keras.models. Bạn sẽ tạo một mô hình bằng lớp Sequential và một mô hình khác bằng lớp Model.
Lớp Sequential dễ dùng hơn vì các tầng (layer) được giả định theo thứ tự tuyến tính, trong khi lớp Model linh hoạt hơn và cho phép nhiều đầu vào, nhiều đầu ra và các tầng dùng chung (trọng số dùng chung).
Với lớp Model, bạn cần khai báo rõ tầng đầu vào, còn với lớp Sequential, việc này được thực hiện qua tham số input_shape.
Các đối tượng và mô-đun Sequential, Model, Dense, Input, LSTM và np (numpy) đã được nạp sẵn trong môi trường.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho Mô hình ngôn ngữ với Keras
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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.____