Keras框架下的人工神经网络实战项目

# 简介
- Keras框架概述
- 人工神经网络简介
## 准备工作

- 安装Keras框架
- 数据集准备与预处理
### 构建人工神经网络模型

在构建人工神经网络模型前，我们需要明确网络的结构、选择合适的激活函数与优化器等关键步骤。

#### 设计网络结构

首先，我们需要确定网络的层数和每层的神经元数量。在Keras框架中，可以使用`Sequential`模型来构建多层神经网络模型，并通过`Dense`层来添加全连接层。

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

# 初始化模型
model = Sequential()

# 添加输入层（Input layer）和隐藏层（Hidden layers）
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

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

在上面的例子中，我们使用`Sequential`模型构建了一个包含2个隐藏层和1个输出层的神经网络模型。其中，隐藏层和输出层的激活函数分别为ReLU和Softmax。

#### 选择激活函数与优化器

除了在每一