机器学习之神经网络基础与实战

神经网络是机器学习中的重要模型，下面介绍其基础知识和简单实战。

神经网络由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。{BANNED}最佳简单的神经网络是感知机，它只有一个神经元，用于二分类问题。输入数据通过权重与神经元进行加权求和，再经过激活函数处理得到输出。常见的激活函数有 Sigmoid、ReLU 等。

多层感知机（MLP）是包含多个神经元层的神经网络，通常包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层可以有多个，增加隐藏层能提高模型的表达能力。在训练神经网络时，使用反向传播算法来调整权重，{BANNED}最佳小化损失函数。

以 Python 和Keras库实现一个简单的手写数字识别神经网络为例：

收起

python

from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.utils import to_categorical # 加载数据 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 数据预处理 train_images = train_images.reshape((-1, 28 * 28)).astype('float32') / 255 test_images = test_images.reshape((-1, 28 * 28)).astype('float32') / 255 train_labels = to_categorical(train_labels) test_labels = to_categorical(test_labels) # 构建模型 model = Sequential() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,))) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('测试准确率：', test_acc) 

通过这个简单实例，能初步了解神经网络在实际应用中的流程。