<prompt> Tengeneza mtandao wa neva wa safu-3  <response>: Ili kuunda mtandao wa neva wa safu-3, tunahitaji kuwa na safu ya ingizo, safu iliyofichwa na safu ya pato. 1. Safu ya ingizo: safu hii ina niuroni za ingizo, ambayo hutumika kama mahali pa kuanzia kwa modeli. Idadi ya nyuroni za ingizo hubainishwa na idadi ya vipengele vya ingizo katika data ya mafunzo. python input_layer tf.keras.Inputsuranum_features, 2. Safu iliyofichwa: Hii ni safu ya kati kati ya safu za ingizo na towe. Unaweza kuunda safu nyingi zilizofichwa, lakini hapa tutaunda safu moja iliyofichwa. Idadi ya niuroni katika safu iliyofichwa kwa ujumla hubainishwa kulingana na majaribio na inaweza kurekebishwa kulingana na uchangamano wa modeli. python hidden_layer tf.keras.layers.Denseunitsfidden_units, activationreluinput_layer 3. Safu ya pato: Hili ni safu ya mwisho, ambayo hutoa matokeo ya mtandao wa neva. Idadi ya niuroni katika safu ya pato hubainishwa na idadi ya madarasa unayojaribu kutabiri. Kazi ya kuwezesha ya safu ya pato imechaguliwa kulingana na aina ya tatizo unajaribu kutatua. Kwa mfano, kwa uainishaji wa binary, kazi ya sigmoid kawaida hutumiwa. python output_layer tf.keras.layers.Denseunitsnum_classes, activationsoftmaxhidden_layer Baada ya kufafanua tabaka, unaweza kuunda modeli ya mtandao wa neural kama hii: python model tf.keras.Modelinputsinput_layer, outputsoutput_layer Mara tu unapokuwa na kielelezo, unaweza kukikusanya na kuanza mafunzo: python model.compilelosscategorical_crossentropy, optimizeradam , metricsusahihi history model.fitX_train, y_train, epochs10, validation_dataX_test, y_test Mfano ulio hapo juu unaweza kurekebishwa kulingana na tatizo na usanifu wa mtandao unaohitajika. 