欢迎来到 math_community 的 Python 神经网络教程页面！在这里，我们将深入探讨如何使用 Python 实现神经网络，并解决各种问题。

基础概念

神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由许多相互连接的神经元组成。以下是神经网络的一些基本概念：

  • 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
  • 层：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
  • 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。

Python 神经网络库

在 Python 中，有几个流行的库可以用于构建神经网络：

  • TensorFlow：由 Google 开发，功能强大且易于使用。
  • Keras：建立在 TensorFlow 之上，提供更高级别的 API。
  • PyTorch：由 Facebook 开发，以动态计算图著称。

实践案例

以下是一个简单的神经网络示例，使用 Keras 库实现：

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 神经网络的知识？请访问以下链接：

神经网络结构图