Keras 深度学习教程

Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端之上。它提供了灵活的构建和训练深度学习模型的方式。

快速开始

要开始使用 Keras，首先需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

基础概念

以下是深度学习的一些基本概念：

• 神经网络：一种模拟人脑工作原理的计算模型。
• 层：神经网络的基本构建块，可以是输入层、隐藏层或输出层。
• 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂模式。
• 损失函数：用于评估模型预测值与真实值之间的差异。

示例模型

以下是一个简单的神经网络模型，用于分类任务：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

学习资源

想要更深入地了解 Keras，以下是一些推荐的学习资源：

• Keras 官方文档
• Keras 教程

Neural Network

希望这份教程能帮助你入门 Keras！如果你有任何问题，欢迎在 社区论坛 上提问。