TensorFlow 入门：构建人工神经网络指南 🤖

什么是人工神经网络？

人工神经网络（ANN）是机器学习的基础模型，模仿人脑处理信息的方式。通过分层结构，它能够自动学习数据特征并进行预测。

快速入门步骤

1. 安装 TensorFlow
   使用 pip 安装最新版本：

   pip install tensorflow
   

   📌 点击此处查看 TensorFlow 安装指南

2. 构建简单模型
   以 MNIST 手写数字识别为例：

   import tensorflow as tf
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,)),
       tf.keras.layers.Activation('softmax')
   ])
   

   ⚠️ 注意：输入数据需预先处理为标准化的 2D 数组

3. 训练与评估

   • 使用 model.fit() 进行训练
   • 通过 model.evaluate() 检查准确率
   • 可视化训练过程：

深度学习应用建议

• ⚙️ 探索更复杂的模型架构
• 🧠 尝试使用 GPU 加速训练：

  tensorflow安装时需指定GPU支持版本
  

• 📈 查看性能优化技巧

常见问题

• Q: 如何处理过拟合？
  A: 添加 Dropout 层或使用正则化技术
• Q: 支持哪些编程语言？
  A: 主要支持 Python，也提供 R 语言教程

扩展学习

• TensorFlow 官方文档
• Keras 入门指南
• 深度学习实战案例

📌 提示：学习过程中遇到问题可访问 TensorFlow 讨论社区 获取帮助