Modelo Sequencial de Rede Neural para Aprendizado Baseado em Física
Dados de entrada
NUM_AMOSTRAS = 200
dados_entrada = np.random.random(NUM_AMOSTRAS)
print(dados_entrada)
Geração dos dados de saída
sinais = (- np.ones((NUM_AMOSTRAS,)))**np.random.randint(2,size=NUM_AMOSTRAS)
dados_saida = np.sqrt(dados_entrada) * sinais
print(sinais)
print(dados_saida)
Rede neural
ativacao = tf.keras.layers.ReLU()
modelo_s ...
Publicado em 6-19 21:10