{"text": "### Human: Buatlah model Keras yang mengambil 5 input dan memiliki lima output. ### Assistant: Untuk membuat model Keras yang mengambil 5 input dan memiliki lima output, Anda dapat menggunakan Sequential Model API untuk membangun jaringan saraf sederhana feed-forward dengan input dan output yang ditentukan bentuk. Berikut adalah contoh kode untuk menunjukkan hal ini: ``python dari keras.models import Sequential dari keras.layers import Dense # mendefinisikan model model = Sequential. (add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu')) # Input layer dengan 5 input node.addD(5, activation='softmax')) # Output layer dengan 5 node # kompile model model.compile loss='categorical_crossentropy', metric'er'adam', metrics=['accuracy']) `` dalam contoh data yang tersimpan di atas, kita membuat prediksi pada lapisan input dan optimasi Sequential. model.add(Dense10, input_dim=5, activation='relu')) # Input layer dengan 5 input node.addDense5, activation='softmax')) # Output layer dengan 5 node.compile model.compile loss='categorical_crossentropy', metric'er'er'adam', metric=['accuracy'er'er'adam]) ``` In the example, we trained the data layer above on the Sequential model."}