python 人工神经网络函数

Python中有多个库可以用来构建人工神经网络，其中比较常用的是TensorFlow、Keras和PyTorch等。以下是一个用Keras构建简单神经网络的代码示例：

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

# 创建一个序贯模型
model = Sequential()

# 添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加第二个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

这个模型包含三个全连接层，其中输入层和第一个隐藏层有64个神经元，第二个隐藏层有10个神经元，输出层使用softmax激活函数。模型使用交叉熵作为损失函数，随机梯度下降作为优化器，评估指标为准确率。

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人工神经网络预测python

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现人工神经网络](https://blog.csdn.net/qq_35576544/article/details/79532853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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