Votre premier réseau de neurones

Introduction à Deep Learning avec Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Un réseau de neurones ?

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Descente de gradient

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L'API séquentielle

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Définir un réseau de neurones

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

# Créer un nouveau modèle séquentiel
model = Sequential()

# Ajouter une couche d'entrée et une couche dense
model.add(Dense(2, input_shape=(3,)))

# Ajouter une dernière couche de 1 neurone
model.add(Dense(1))

Introduction à Deep Learning avec Keras

Ajouter des fonctions d'activation

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

# Créer un nouveau modèle séquentiel
model = Sequential()

# Ajouter une couche d'entrée et une couche dense
model.add(Dense(2, input_shape=(3,)))

# Ajouter une dernière couche de 1 neurone
model.add(Dense(1))

Introduction à Deep Learning avec Keras

Ajouter des fonctions d'activation

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

# Créer un nouveau modèle séquentiel
model = Sequential()

# Ajouter une couche d'entrée et une couche dense
model.add(Dense(2, input_shape=(3,),
                activation="relu"))

# Ajouter une dernière couche de 1 neurone
model.add(Dense(1))

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Résumer votre modèle

model.summary()

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_3 (Dense)              (None, 2)                 8         
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 1)                 3         
=================================================================
Total params: 11
Trainable params: 11
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
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Visualiser les paramètres

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Visualiser les paramètres

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Résumer votre modèle

model.summary()

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_3 (Dense)              (None, 2)             --> 8 <--       
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 1)                 3         
=================================================================
Total params: 11
Trainable params: 11
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
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