在这个部分，我们将提供一些关于 Keras 的代码示例，Keras 是一个流行的深度学习库，用于构建和训练神经网络。
代码示例列表
使用 Keras 创建一个简单的神经网络
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
使用 Keras 实现卷积神经网络
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
使用 Keras 实现循环神经网络
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(100, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
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