Keras 深度学习教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作。本教程将为您介绍如何使用 Keras 进行深度学习。

基础概念

在开始之前，让我们先了解一些基础概念：

神经网络：一种模拟人脑工作原理的计算模型。
深度学习：一种利用神经网络进行数据分析和预测的机器学习技术。
Keras：一个流行的深度学习库，提供了构建和训练神经网络的高层接口。

安装 Keras

要开始使用 Keras，您需要先安装它。以下是在 Python 环境中安装 Keras 的命令：

pip install keras

创建第一个神经网络

以下是一个简单的神经网络示例，用于实现逻辑或运算：

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=2, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], [0, 1, 1, 0], epochs=1000)

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问以下链接：

Keras 官方文档

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