深度学习教程

深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，让计算机具备学习、推理和感知的能力。

基础概念

• 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个神经元层组成，可以模拟大脑的工作方式。
• 激活函数：激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数。
• 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

常用深度学习框架

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras

实践案例

下面是一个简单的深度学习案例，使用 TensorFlow 框架进行图像分类。

import tensorflow as tf

# 加载和预处理数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

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

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

扩展阅读

• TensorFlow 官方文档
• PyTorch 官方文档

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