TensorFlow 神经网络基础

神经网络是 TensorFlow 中的核心组件，它们在机器学习和深度学习领域扮演着至关重要的角色。以下是一些关于 TensorFlow 神经网络的基础知识。

神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。它由大量的节点（称为神经元）组成，每个神经元都与其它神经元通过连接（称为边）相互连接。这些连接具有一定的权重，用于传递信息。

神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后产生输出。

激活函数

激活函数用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数包括 Sigmoid、ReLU 和 Tanh。

TensorFlow 神经网络构建

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.keras 模块来构建神经网络。

线性回归模型

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

分类模型

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

扩展阅读

想要更深入地了解 TensorFlow 和神经网络？以下是一些推荐的资源：

• TensorFlow 官方文档
• 神经网络基础教程

TensorFlow Logo