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SOLVED: Convolutional neural networks problemDefine the following neural network using Keras Functional API. Use ReLU as the activation function for all hidden layers, and use sigmoid for the output layer.Dense(1)Dense(10)ConcatenateFlatten(1)Flatten2x2 MaxPool, stride 22x2 MaxPool, stride 23x3 Conv(16), pad 15x5 Conv(16), pad 2Input 64x64x3import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Concatenatefrom tensorflow.keras.models import Modeli

SOLVED: Convolutional neural networks problemDefine the following neural network using Keras Functional API. Use ReLU as the activation function for all hidden layers, and use sigmoid for the output layer.Dense(1)Dense(10)ConcatenateFlatten(1)Flatten2x2 MaxPool, stride 22x2 MaxPool, stride 23x3 Conv(16), pad 15x5 Conv(16), pad 2Input 64x64x3import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Concatenatefrom tensorflow.keras.models import Modeli

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