深度学习是机器学习领域的一个重要分支，而神经网络则是深度学习的基础。本教程将带你入门神经网络的基本概念和应用。

神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，通过学习大量数据来提取特征和模式。

神经网络的层次

一个神经网络通常包含以下几个层次：

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：进行特征提取和变换。
  • 输出层：输出预测结果。

神经网络的类型

常见的神经网络类型包括：

  • 感知机：用于二分类问题。
  • 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别。
  • 循环神经网络（RNN）：用于序列数据处理。
  • 生成对抗网络（GAN）：用于生成数据。

实践案例

以下是一个简单的神经网络示例，用于识别手写数字。

# 示例代码
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)

扩展阅读

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图片展示

下面展示一张神经网络结构的图片：

Neural_Network