Простой и многослойный персептроны

  • Автор записи:
  • Рубрика записи:Notebooks

Структура скрипта

  • Рассмотрение строения простого персептрона
  • Анализ различных функций активации нейрона
  • Построение простого персептрона и его обучение
  • Настройка гиперпараметров нейронной модели
  • Рассмотрение различных функций потерь для оценки качества обучения модели
Требуемые библиотеки

from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
import numpy as np
import pandas as pd
Функции активации
Схема простого персептрона
1. Пример кода для построения базовой нейронной модели

model1 = Sequential([
    Dense(1, input_shape=(2,))
])

model1.summary()

2. Пример построения многослойного персептрона с несколькими функциями активации и коимпилирования всей модели

model2 = Sequential([
    Dense(3, input_shape=(2,)),
    Dense(2, input_shape=(2,), activation='relu'),
    Dense(1, input_shape=(2,), activation='linear'),
   # Dense(1, activation='relu')
])

#model2.load_weights('my_model_weights.h5')

optimizer = Adam(lr=0.001)

model2.compile(optimizer=optimizer, loss='mse', metrics='mae')

model2.fit(x_train, y_train, epochs=50)

Доступ к тренировочному скрипту

Перейти на Google Colab