4次多項式からデータを生成し、この多項式に適合するようにKerasで回帰モデルを作成したいと考えました。問題は、フィッティング後の予測が基本的に線形であると思われることです。これがニューラルネットで初めて作業したので、私は非常に些細で愚かな過ちを犯したと思います。 model = Sequential()
model.add(Dense(units=200, input_dim=1))
mod
スタンフォード・コース「テンソル・ディープ・ラーニング・リサーチ」からテンソル・フローを学習しています。私はコードを次のaddressから取った。 Iが変化tensorflow探索しながら Y_predicted = X * W + B として Y_predicted = X * X * W + X * U + B 非直線曲線がより良くフィットすることを確認します。私はこのnote(page 3)
トレーニングデータセットを100％使用してニューラルネットワークを訓練しました。今私は元のデータセットに含まれていない新しいデータセットでネットワークをテストしたいと思います。 from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function