No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Creando nuestra primer red neuronal

4/22
Recursos

Aportes 11

Preguntas 2

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Para quienes tengan problemas con la version reinicien dandole a “Runtine > Restart runtime” y posteriormente definir la misma con respecto a tensorflow poniendo lo siguiente antes de importar el dataset:

%tensorflow_version 1.x
from keras.datasets import boston_housing
  • Capa ‘Dense’: capa en la que todas sus neuronas están conectadas a las neuronas de la siguiente capa.
  • Arquitectura de la red:
    • 13 neuronas de entrada (igual al número de variables que se tiene en el dataset).
    • 2 capas ocultas para extraer complejidades de los datos.
    • Una única variable de salida (el precio).
    • Cada capa anterior se tomaran como capas densas.

al 2020 el código va así:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import boston_housing

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data(
    path="boston_housing.npz", test_split=0.2, seed=113
)```

Para los que lo hacen en su notebook no olviden ejecutar

!pip install keras

No viene instalado.

En activation tambien pueden poner :
import tensorflow as tf
activation = tf.nn.relu

Si estan usando VScode y corriendo en local, esto les va a servir si el plot_model no les funciona:

pip install pydot
pip install pydotplus
sudo apt-get install graphviz```

En la primera capa se preguntaran porque 182 y no 169, ya que:
13(inputs) *13(input_dim) = 169 parametros, no nos olvidemos que en la primera capa debemos tener 14 inputs(14 neuronas), el 14vo input que agregamos siempre vale 1, el cual al multiplicarlo por el peso nos da el “bias”, entonces seria asi: z = WX, en forma matricial, en forma algebraica:
z = W0X0 + W1X1 + W2X2+…WnXn,donde:X0=1 y W0 = b
esto equivaldria a: z = b + W1X1+…,WnXn–>z = b + wx
Al tener 14 inputs y una dimension de 13 por cada uno, seria 14 * 13 = 182

Para quienes tengan problemas para importar de Keras el plot_model, cambien esa linea de código con esta y les debe funcionar, así lo solucione yo 😄.
.
.
.
from keras.utils.vis_utils import plot_model
plot_model(model, to_file=‘model.png’,show_shapes=True)

Creo que se deberian usar datasets externos en otros formatos(CSV, excel, json) para ejemplificar los procesos de una manera mas realista. Asi se podria hacer una exploración de las variables, no simplemente seguir una “receta” como con estos datasets tan prefabricados. La mitad del trabajo es la exploracion de los datos! Crear una red neuronal en keras se hace con una linea de codigo!
La idea es aprender a utilizar las herramientas de forma mas profesional!

para los que tengan problemas al tratar inical el modelo al cargar el Dense y Sequential. Simplemente pongan el siguiente código

from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras import Sequential

# generando el modelo 
modelo = Sequential()

yo le bore el tf y funciono

keras.datasets.boston_housing.load_data(
    path="boston_housing.npz", test_split=0.2, seed=113
)```