TensorFlow 是一个由 Google 开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来构建和训练神经网络。本教程将介绍 TensorFlow 中神经网络的基本概念和实现方法。

神经网络基础

神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。

神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。

激活函数

激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的数据模式。

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。

构建模型

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

想了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以访问我们的 TensorFlow 教程 页面。

图片示例

神经元结构

Neuron Structure

神经网络架构

Neural Network Architecture