神经网络是 TensorFlow 中非常重要的一个组成部分，它可以帮助我们构建复杂的机器学习模型。本教程将带你从基础开始，逐步深入理解 TensorFlow 中的神经网络。

神经网络基础

神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层都包含多个神经元，神经元之间通过权重进行连接。

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
  • 输出层：输出预测结果。

TensorFlow 神经网络示例

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络示例：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 神经网络的信息，可以阅读以下文章：

图片展示

神经网络的架构：

neural_network_structure