Интерактивный курс

Расширенное глубокое обучение с Keras

Создавайте модели глубокого обучения с несколькими входами и несколькими выходами, используя Keras.

О курсе

Этот курс покажет вам, как решить множество проблем, используя универсальный функциональный API Keras. Вы начнете с простых многослойных плотных сетей (также называемых многослойными персептронами) и перейдете к более сложным архитектурам. Курс расскажет, как создавать модели с несколькими входами и одним выходом, а также как распределять веса между слоями в модели. Мы также рассмотрим сложные темы, такие как встраивание категорий и сети с несколькими выходами. Если вы когда-нибудь хотели обучить сеть, которая выполняет как классификацию, так и регрессию, то этот курс для вас!

План занятий

Несколько входов: 3 входа (и не только!)

В этой главе вы расширите модель с 2 входами до 3 входов и узнаете, как использовать функции суммирования и построения графиков Keras для понимания параметров и топологии ваших нейронных сетей. К концу главы вы поймете, как расширить модель с 2 входами до 3 входов и выше.

Несколько выходов

В этой главе вы создадите нейронные сети с несколькими выходами, которые можно использовать для решения проблем регрессии с несколькими целями. Вы также создадите модель, которая решает одновременно проблему регрессии и проблему классификации.

Функциональный API Keras

В этой главе вы познакомитесь с основами функционального API Keras. Вы создадите простую функциональную сеть, используя функциональные строительные блоки, приспособите ее к данным и сделаете прогнозы.

Две входные сети, использующие категориальные вложения, общие слои и слои слияния

В этой главе вы создадите сети с двумя входами, которые используют категориальные вложения для представления данных с большим количеством элементов, общие слои для определения многократно используемых строительных блоков и слияния слоев для объединения нескольких входов в один выход. К концу этой главы у вас будут основополагающие строительные блоки для проектирования нейронных сетей со сложными потоками данных.