大家好，我是小寒。

今天給大家介紹一個超強的算法模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由大量簡單、相互連接的單元（稱為“神經(jīng)元”）組成的計算模型，受到人腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)。

每個神經(jīng)元可以接收輸入，對其進行處理，并產(chǎn)生輸出。這些神經(jīng)元通過稱為 “權(quán)重” 的參數(shù)相互連接，權(quán)重決定了一個神經(jīng)元的輸出如何影響另一個神經(jīng)元的激活狀態(tài)。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分

神經(jīng)元

神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，每個神經(jīng)元接收輸入，對輸入進行加權(quán)求和，再通過一個激活函數(shù)生成輸出。

層

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• 輸入層：是網(wǎng)絡(luò)接收外部數(shù)據(jù)的第一層，每個輸入代表不同的特征。
• 隱藏層：網(wǎng)絡(luò)中一個或多個中間層，這里進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和特征的抽象。
• 輸出層：網(wǎng)絡(luò)的最后一層，負責(zé)產(chǎn)生輸出，如分類的標簽或者回歸問題的數(shù)值預(yù)測。

權(quán)重和偏置

• 權(quán)重：連接網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的參數(shù)，決定了輸入信號在網(wǎng)絡(luò)中傳遞的強度和影響。
• 偏置：一種特殊的權(quán)重，與每層的每個神經(jīng)元關(guān)聯(lián)，可以調(diào)整激活函數(shù)的輸入，從而控制神經(jīng)元的激活方式。

激活函數(shù)

• 激活函數(shù)為網(wǎng)絡(luò)引入非線性，使其能夠捕捉復(fù)雜的模式。
• 常見的激活函數(shù)包括 Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU和SELU。

優(yōu)化器（Optimizer）

優(yōu)化器用于更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，目的是減少預(yù)測輸出和實際輸出之間的誤差。

常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、隨機梯度下降（SGD）、Adam等。

損失函數(shù)（Loss Function）

損失函數(shù)衡量網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果的差異，是訓(xùn)練過程中優(yōu)化的目標。

常見的損失函數(shù)有均方誤差（MSE）、交叉熵損失等。

建立你的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

讓我們?yōu)橐粋€非常基本的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

我們將使用 sklearn.datasets 的 make_classification 函數(shù)來生成合成的二元分類數(shù)據(jù)集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_classes=2, n_clusters_per_class=1, n_redundant=0, random_state=42)

接下來，將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集和測試集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后我們定義一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并訓(xùn)練。

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(units=1, activatinotallow='sigmoid', input_shape=(2,)))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_split=0.2)

最后，我們在測試集上評估模型。

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Accuracy: {test_accuracy * 100:.2f}%')