在这个教程中，我们将使用 Keras 框架来构建你的第一个神经网络。Keras 是 TensorFlow 的顶级 API，它提供了构建神经网络的高层接口，使得深度学习的应用更加便捷。
环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了 TensorFlow。你可以通过以下链接查看如何在你的系统上安装 TensorFlow：
基本概念
神经网络由多个层组成，每个层包含一定数量的神经元。数据在层之间流动，经过每个神经元时进行加权求和和激活操作。
层的类型
- 输入层：接收输入数据的层。
- 隐藏层：位于输入层和输出层之间的层。
- 输出层：生成最终输出的层。
神经元
神经元是神经网络的基本构建块。它接收输入数据，通过权重进行加权求和，并应用激活函数。
实践示例
下面是一个简单的神经网络示例，用于实现一个分类任务：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)
在上面的代码中，我们创建了一个具有两个层的神经网络。输入层有4个神经元，隐藏层有8个神经元，输出层有1个神经元。
学习资源
想要了解更多关于 Keras 和神经网络的资料，请访问以下链接：
希望这个教程能够帮助你入门 Keras 和神经网络！😊