Yoğun katmanlar

Python ile TensorFlow’a Giriş

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Doğrusal regresyon modeli

Diyagram, iki özelliği olan bir regresyon modelini gösterir: medeni durum ve yaş. Modelin hedefi kredi kartı borçlusunun temerrüt durumudur.

Diyagram, iki girdi özelliği olan bir sinir ağını gösterir: medeni durum ve yaş. Ağın hedefi kredi kartı borçlusunun temerrüt durumudur.

Bu görsel, 10 girdi özelliği, 3 yoğun gizli katman ve bir çıktı katmanı olan daha karmaşık bir sinir ağını gösterir.

import tensorflow as tf

# Girdileri (özellikler) tanımlayın
inputs = tf.constant([[1, 35]])

# Ağırlıkları tanımlayın
weights = tf.Variable([[-0.05], [-0.01]])

# Bias'ı tanımlayın
bias = tf.Variable([0.5])

# Girdileri (özellikler) ağırlıklarla çarpın
product = tf.matmul(inputs, weights)

# Yoğun katmanı tanımlayın
dense = tf.keras.activations.sigmoid(product+bias)

Bu diyagram, iki giriş düğümü alan ve bir çıktı üreten bir yoğun katmanı gösterir.

import tensorflow as tf

# Girdi (özellik) katmanını tanımlayın
inputs = tf.constant(data, tf.float32)

# İlk yoğun katmanı tanımlayın
dense1 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='sigmoid')(inputs)

# İkinci yoğun katmanı tanımlayın
dense2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation='sigmoid')(dense1)

# Çıktı (tahmin) katmanını tanımlayın
outputs =  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dense2)

Bu diyagram, iki giriş düğümü alan ve bir çıktı üreten bir yoğun katmanı gösterir.

dense = keras.layers.Dense(10,\
 activation='sigmoid')

prod = matmul(inputs, weights)
dense = keras.activations.sigmoid(prod)

Python ile TensorFlow’a Giriş