简介

欢迎来到「神经网络实践」章节！这里是学习如何用代码构建和训练神经网络的实践指南。通过本教程，你将掌握基础概念并完成简单示例。

基础概念

  • 神经网络：模拟人脑处理信息的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成
  • 激活函数：如ReLU（
    ReLU
    ）、Sigmoid等，用于引入非线性
  • 损失函数：衡量模型预测与真实值的差距，常见如均方误差（MSE）
  • 优化器：如SGD、Adam，用于调整网络参数

实践步骤

  1. 安装必要的库（如TensorFlow或PyTorch）
  2. 准备数据集（
    Data_Set
    ）
  3. 构建网络模型
  4. 训练模型（
    Training_Model
    ）
  5. 测试与评估模型性能

示例代码

# 简单的神经网络示例（使用Keras）
import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(8,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

扩展阅读

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