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课程介绍
Keras 函数式 API
在本课程中，您将学习如何使用 Keras 函数式 API 解决复杂问题。从介绍开始，你将构建简单的函数网络，将其拟合到数据，并进行预测。 您还将学习如何构建具有多个输入和单个输出的模型，并在层之间共享权重.
多输入网络
随着学习的深入，探索使用类别嵌入、共享层和合并层构建双输入网络。 这些是设计具有复杂数据流的神经网络的基础构建模块。它将这些概念扩展到具有三个或更多输入的模型，帮助您使用 Keras 的 summary 和 plot 函数理解神经网络的参数和拓扑结构.
多输出网络
在最后的交互式练习中，您将使用多输出网络，它们可以解决具有多个目标的回归问题，甚至能够同时处理回归和分类任务。课程结束时，你将获得高级深度学习技术的实践经验，助力你作为数据科学家提升职业发展，包括使用多种指标在新数据上评估你的模型.
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
Keras 函数式 API
在本章中，您将熟悉 Keras 函数式 API 的基础。您会用函数式积木搭建一个简单的函数式网络，将其拟合到数据上，并进行预测。
2
双输入网络：使用类别嵌入、共享层与合并层
在本章中，您将构建使用类别嵌入来表示高基数数据的双输入网络，使用共享层来定义可复用的构建模块，并用合并层将多个输入汇聚为单一输出。完成本章后，您将掌握设计具有复杂数据流的神经网络所需的基础模块。
3
多输入：3 个输入（及以上）
在本章中，您将把 2 输入模型扩展为 3 输入，并学习如何使用 Keras 的 summary 与 plot 函数来理解神经网络的参数与拓扑结构。到本章末，您将明白如何将 2 输入模型扩展到 3 输入及更高。
4
多输出
在本章中，您将构建具有多个输出的神经网络，可用于求解具有多个目标的回归问题。您还将构建一个同时解决回归与分类问题的模型。
使用 Keras 的高级深度学习
课程完成
