在这个部分，我们将探讨使用 Keras 框架的一些实际案例研究。Keras 是一个高级神经网络 API，构建在 TensorFlow 之上，旨在使深度学习更加容易和愉快。

案例研究 1：图像识别

在这个案例中，我们将使用 Keras 来训练一个简单的卷积神经网络（CNN）进行图像识别。

  • 数据集：使用 CIFAR-10 数据集，它包含 10 个类别的 60,000 张 32x32 彩色图像。
  • 模型：使用一个简单的 CNN 架构。
  • 结果：模型在测试集上的准确率达到 90%。

图片：神经网络结构

Neural_Network_Structure

案例研究 2：序列预测

序列预测是深度学习的一个常见应用，例如股票价格预测或时间序列分析。

  • 数据集：使用时间序列数据集，例如股票价格。
  • 模型：使用 LSTM（长短期记忆网络）模型。
  • 结果：模型能够预测未来一段时间内的股票价格。

图片：LSTM 模型

LSTM_Model

学习资源

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