TensorFlow 神经网络简介 🤖

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于构建和训练各种神经网络模型。以下是关于 TensorFlow 神经网络的核心内容：

1. 常见神经网络类型

• 全连接神经网络 (Dense Networks)
  基础结构，适合结构化数据分类任务。

  

• 卷积神经网络 (CNN)
  专为图像处理设计，通过卷积层提取空间特征。

  

• 循环神经网络 (RNN)
  处理序列数据（如文本、时间序列），支持记忆机制。

  

• 图神经网络 (GNN)
  用于处理图结构数据，捕捉节点间关系。

  

2. TensorFlow 的优势

• 🚀 高性能计算：支持 GPU/TPU 加速，适合大规模模型训练
• 📚 丰富的 API：提供 Keras 等高层接口简化开发流程
• 🌐 跨平台部署：模型可轻松导出为 TFLite 或 TensorFlow Serving

3. 学习资源

• 🔗 TensorFlow 官方教程：从零开始构建神经网络
• 📘 机器学习基础：理解神经网络的核心概念

如需进一步探索，可访问 TensorFlow 模型库 查看预训练模型示例。