Понимание скрытых слоев, персептрон, MLP

Question

Я новичок в искусственном интеллекте, я пытаюсь понять концепцию персептрона, скрытых слоев, MLP и т. Д.

в приведенном ниже коде я хочу понять, сколько всего слоев у нас есть, включая вход и выход, количество скрытых слоев

embed_layer = Embedding(vocab_size,embed_dim,weights = 
[embedding_matrix],trainable=trainable_param)

input_seq = Input(shape=(X_train_pad.shape[1],))
embed_seq = embed_layer(input_seq)
x = Dense(256,activation ="relu")(embed_seq)
x = Flatten()(x)
preds = Dense(1,activation="sigmoid")(x)

model = Model(input_seq,preds)

ниже приводится краткое изложение модели

ht tps://stackru.com/image s/1bbd7bc898e3f783fac73e756a608a2536ecac0b.png

Answer 1

Вы можете найти хороший пример того, как интерпретировать резюме здесь: https://machinelearningmastery.com/visualize-deep-learning-neural-network-model-keras/

В вашем случае у вас есть входной слой (который в основном только изменяет ваши входные данные), 3 скрытых слоя (embedding_5-dens_9-flatten_5) и выходной слой (dens_10).