Keras construit RNN

1. Keras construit RNN

Keras est un cadre d'apprentissage en profondeur pratique et facile à utiliser qui peut être utilisé pour créer divers types de réseaux de neurones, y compris les réseaux de neurones récurrents (RNN). Voici un exemple de code pour créer un modèle RNN simple à l'aide de Keras :

from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一个SimpleRNN层，指定输出维度和输入形状
model.add(SimpleRNN(units=64, activation='relu', input_shape=(timesteps, input_dim)))

# 添加一个全连接层，用于输出预测结果
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

# 编译模型，指定损失函数和优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 打印模型的概要信息
model.summary()

Dans le code ci-dessus, nous avons d'abord importé les modules associés de Keras. Ensuite, nous avons créé un modèle séquentiel, adden ajoutant des couches de réseau couche par couche grâce à la méthode. Nous avons ajouté une couche SimpleRNN en tant que couche RNN, en spécifiant la dimension de sortie, la fonction d'activation et la forme d'entrée. Ensuite, nous avons ajouté une couche entièrement connectée pour générer des prédictions. Enfin, nous compilecompilons le modèle à l'aide de la méthode, en spécifiant la fonction de perte, l'optimiseur et la métrique d'évaluation. La méthode summarypeut imprimer les informations récapitulatives du modèle.

timestepsVeuillez noter que les et dans le code ci-dessus input_dimdoivent être définis en fonction de vos données, représentant respectivement la longueur de la séquence et la dimension de l'entité en entrée. output_dimest le nombre de catégories de sortie.

Ceci est juste un exemple d'un modèle RNN simple, vous pouvez ajuster la structure et les paramètres du modèle en fonction des exigences de tâches spécifiques. Dans les applications pratiques, il peut également être nécessaire de prétraiter les données d'entrée, de sélectionner une fonction d'activation appropriée et d'ajouter une régularisation.