TensorFlow搭建小波神经网络

TensorFlow是一个强大的深度学习库，可以用于构建各种类型的神经网络，包括小波神经网络。下面是一个使用TensorFlow搭建小波神经网络的示例代码[^1]：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建小波神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)

# 打印预测结果
print(predictions)

在这个示例中，我们使用了TensorFlow的Sequential模型来构建小波神经网络。该网络包含了卷积层、池化层、全连接层等不同类型的层。我们使用了ReLU作为激活函数，并使用softmax作为输出层的激活函数。模型的编译使用了adam优化器和交叉熵损失函数。然后，我们使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行验证。最后，我们使用训练好的模型对新的数据进行预测，并打印预测结果。