Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它提供了灵活的构建和训练深度学习模型的能力。以下是一些关于 Keras 的基础教程。

基础概念

• 神经网络：一种模拟人脑工作原理的计算模型，用于识别模式和数据分类。
• 深度学习：一种机器学习技术，它使用类似于人类大脑的神经网络来学习数据中的模式。

快速开始

1. 安装 Keras： 使用 pip 安装 Keras，它依赖于 TensorFlow 或 Theano。

   pip install keras
   

2. 创建一个简单的神经网络：

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   
   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   

3. 训练模型：

   model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
   

资源

• Keras 官方文档
• Keras 教程

示例图片

中心是一个神经网络的结构图，展示了多个层的连接。