Straturi dense

Introducere în TensorFlow în Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Modelul de regresie liniară

Diagrama prezintă un model de regresie cu două caracteristici: statul civil și vârsta. Ținta modelului este statutul de nerambursare al unui debitor.

Diagrama prezintă o rețea neuronală cu două intrări: statul civil și vârsta. Ținta rețelei este statutul de nerambursare al unui debitor.

Imaginea prezintă o rețea neuronală mai complexă, cu 10 caracteristici de intrare, 3 straturi ascunse dense și un strat de ieșire.

import tensorflow as tf

# Define inputs (features)
inputs = tf.constant([[1, 35]])

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

# Define the bias
bias = tf.Variable([0.5])

# Multiply inputs (features) by the weights
product = tf.matmul(inputs, weights)

# Define dense layer
dense = tf.keras.activations.sigmoid(product+bias)

Această diagramă prezintă un strat dens cu două noduri de intrare și un nod de ieșire.

import tensorflow as tf

# Define input (features) layer
inputs = tf.constant(data, tf.float32)

# Define first dense layer
dense1 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='sigmoid')(inputs)

# Define second dense layer
dense2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation='sigmoid')(dense1)

# Define output (predictions) layer
outputs =  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dense2)

Această diagramă prezintă un strat dens cu două noduri de intrare și un nod de ieșire.

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

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

Introducere în TensorFlow în Python