深度学习是机器学习的一个子领域,它通过模拟人脑中的神经网络来学习数据中的复杂模式。Python 是深度学习领域中最流行的编程语言之一,拥有丰富的库和框架,如 TensorFlow 和 PyTorch。

基础概念

  1. 神经网络:神经网络由相互连接的神经元组成,每个神经元负责处理一部分数据。
  2. 激活函数:激活函数用于引入非线性因素,使得神经网络能够学习复杂模式。
  3. 损失函数:损失函数用于评估模型的预测结果与实际结果之间的差异。

学习资源

实例

假设我们想要创建一个简单的神经网络来分类图像。

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.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)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

![神经网络结构](https://cloud-image.ullrai.com/q/Neural_Network Architecture_/)

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