机器学习教程 3 - 深度学习基础

深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络结构来实现复杂的模式识别和预测任务。本教程将为您介绍深度学习的基础概念和常用算法。

深度学习简介

深度学习利用多层神经网络来提取数据中的特征，并通过反向传播算法不断优化网络参数，以达到更好的学习效果。

常用深度学习模型

多层感知机（MLP）：一种简单的全连接神经网络。
卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别任务。
循环神经网络（RNN）：能够处理序列数据，如时间序列、文本等。

实践案例

以下是一个简单的CNN模型示例，用于图像分类任务。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的CNN模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 归一化数据
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

扩展阅读

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