TensorFlow 神经网络教程

神经网络是深度学习中最核心的概念之一。本教程将带您了解 TensorFlow 中神经网络的基本概念和实现方法。

神经网络基础

神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据，然后将结果传递给下一个神经元。以下是神经网络的基本组成部分：

输入层：接收原始数据。
隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
输出层：输出最终结果。

TensorFlow 神经网络实现

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.keras 模块来构建和训练神经网络。以下是一个简单的神经网络示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 神经网络的内容，可以阅读以下教程：

TensorFlow 官方文档 - 神经网络

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