欢迎来到我们的 TensorFlow 神经网络教程页面！在这里，你将学习如何使用 TensorFlow 来构建和训练神经网络。TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发，用于数据流编程。

基础概念

在开始之前，让我们先了解一下神经网络的基本概念：

  • 神经元：神经网络的基本构建块，类似于人脑中的神经元。
  • 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂模式。

快速开始

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络示例：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

资源

想要了解更多关于 TensorFlow 和神经网络的资料，请访问以下链接：

图片示例

下面是一个神经网络的示意图：

Neural Network Schematic

希望这个教程能帮助你入门 TensorFlow 和神经网络！如果你有任何问题，欢迎在 社区论坛 中提问。