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
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)