机器学习教程八：神经网络基础

在这个教程中，我们将深入探讨神经网络的基础概念，包括其结构、工作原理以及如何构建一个简单的神经网络。神经网络是现代机器学习中最强大的工具之一，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

神经网络结构

神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层都包含多个神经元，神经元之间通过连接进行信息传递。

输入层：接收输入数据。
隐藏层：对输入数据进行处理和特征提取。
输出层：生成最终输出。

神经网络工作原理

神经网络通过前向传播和反向传播算法进行学习。在前向传播过程中，输入数据从输入层传递到输出层，每个神经元根据其权重和激活函数计算输出。在反向传播过程中，网络根据损失函数调整权重，以减少预测误差。

实践示例

以下是一个简单的神经网络示例，使用 Python 和 TensorFlow 构建：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

扩展阅读

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