TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，广泛用于构建和训练神经网络。以下是对 TensorFlow 中神经网络部分的简要介绍。
神经网络基础
神经网络是模仿人脑工作原理的一种计算模型，由许多相互连接的神经元组成。每个神经元负责处理一部分输入信息，然后将结果传递给其他神经元。
神经元结构
一个基本的神经元通常包含以下部分：
- 输入层：接收外部输入信号。
- 隐藏层：对输入信号进行处理和计算。
- 输出层：输出最终结果。
神经网络类型
TensorFlow 支持多种神经网络类型，包括：
- 全连接神经网络（FCNN）
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 长短期记忆网络（LSTM）
TensorFlow 神经网络教程
想要深入了解 TensorFlow 神经网络，可以参考以下教程：
实例图片
下面是一个 TensorFlow 神经网络的示例图片：
希望这份文档能帮助您更好地理解 TensorFlow 神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。