JNN的编程

JNN是一个基于Python的神经网络框架，它可以用于构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。下面是一个简单的JNN代码示例：

import jnn

# 构建神经网络模型
model = jnn.Network([
    jnn.Layer(784, 100),
    jnn.Layer(100, 10, activation='softmax')
])

# 加载数据集
train_data, test_data = jnn.load_mnist()

# 训练神经网络模型
model.train(train_data, epochs=10, batch_size=32, learning_rate=0.1)

# 在测试集上评估神经网络模型
accuracy = model.evaluate(test_data)

# 打印准确率
print('Accuracy:', accuracy)

在这个例子中，我们首先使用`jnn.Network`构建了一个包含两个全连接层的神经网络。然后，我们使用`jnn.load_mnist`加载了MNIST手写数字数据集，并使用`model.train`训练了神经网络模型。最后，我们使用`model.evaluate`在测试集上评估了模型，并打印了准确率。

当然，这只是一个简单的JNN示例，JNN还有很多其他功能和用法，可以根据具体需求进行学习和使用。