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本次作业

Exercise 1

# UNQ_C1
# GRADED CELL: my_softmaxdef my_softmax(z):  """ Softmax converts a vector of values to a probability distribution.Args:z (ndarray (N,))  : input data, N featuresReturns:a (ndarray (N,))  : softmax of z"""    ### START CODE HERE ### ez = np.exp(z)              #element-wise exponeniala = ez/np.sum(ez)### END CODE HERE ### return a

Exercise 2

# UNQ_C2
# GRADED CELL: Sequential model
tf.random.set_seed(1234) # for consistent results
model = Sequential([               ### START CODE HERE ### tf.keras.Input(shape=(400,)),    #specify input shapeDense(25, activation = 'relu',   name = "L1"),Dense(15, activation = 'relu', name = "L2"),Dense(10, activation = 'linear', name = "L3")### END CODE HERE ### ], name = "my_model"
)

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