什么是神经网络？如何构建一个简单的神经网络？代码举例讲解

神经网络是一种机器学习算法,它模拟人脑的神经网络结构,通过大量的参数和神经元组成的网络来学习复杂的数据模式。

构建一个简单的神经网络主要步骤是:

1. 定义输入层和输出层中的神经元数量。输入层对应输入特征数量,输出层对应类别数量。
2. 定义隐藏层的神经元数量。一般通过试错方法来确定,较少的隐藏神经元可能导致模型欠拟合,较多的隐藏神经元可能导致模型过拟合。
3. 定义前向传播的阶段。选定激活函数,一般使用ReLU函数。通过矩阵乘法计算每个神经元的输入,并通过激活函数转换为输出。
4. 定义损失函数。一般使用交叉熵损失函数。
5. 定义反向传播算法。使用损失函数的导数计算误差,并通过链式法则反向传播更新每个神经元的参数。
6. 使用优化算法更新参数。常用的优化算法有梯度下降、RMSprop和Adam等。
7. 编译并训练神经网络。通过训练数据对网络进行训练,并在验证数据上进行模型评估。

代码示例:

python
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=100, activation='relu'))  
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Accuracy: ', accuracy)