第一个神经网络教程

在这个教程中，我们将学习如何构建和训练第一个神经网络。神经网络是深度学习的基础，也是人工智能领域的关键技术之一。

神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。它由多个相互连接的神经元组成，每个神经元可以接收输入、进行处理，并将结果传递给其他神经元。

神经网络结构

一个简单的神经网络通常包括以下几个部分：

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：输出最终结果。

实践案例

下面是一个使用Python和TensorFlow构建神经网络的基本示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.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

如果你对神经网络感兴趣，可以阅读以下教程：

图片展示