神经网络基础教程 🧠

简介

Keras 是一个高效实现深度学习的 Python 库，其核心优势在于用户友好的 API 和模块化设计。神经网络（Neural Network）作为深度学习的基础，是模拟人脑处理信息的计算模型。

核心概念

1. 神经元（Neuron）
   神经网络的基本单元，通过加权输入和激活函数生成输出。

   

2. 激活函数（Activation Function）
   常见类型包括 ReLU、Sigmoid 和 Tanh，用于引入非线性特性。

   

3. 损失函数（Loss Function）
   用于衡量模型预测与真实值的差距，如均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）。

实战示例

以 MNIST 手写数字识别为例，使用 Keras 构建简单全连接网络：

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense  

model = Sequential()  
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))  
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')  

训练后可评估模型性能，进一步优化参数。

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