TensorFlow2.0教程：神经网络与MNIST手写数字识别

“阿里天池Tensorflow2.0教程笔记：神经网络” 本文主要介绍了深度学习中的神经网络概念，特别是基于Tensorflow2.0的实现。神经网络是模仿人脑认知功能的一种模型，从早期的感知机发展到现在的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）。感知机作为神经网络的基本单元，是一个简单的线性模型，但无法解决线性不可分的问题。通过引入激活函数，神经网络能够处理非线性问题。 激活函数在神经网络中起着至关重要的作用，它为神经元引入非线性。例如，sigmoid函数$𝑎=𝜎(𝑧)=𝜎(𝒘^𝑇𝒙+𝑏)$，其中$𝑧$是加权输入，$𝒘$是权重向量，$𝒙$是输入向量，$𝑏$是偏置。在给定的例子中，使用了ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，它在正区间内保持线性，而在负区间内设为零，这有助于避免梯度消失问题。 Tensorflow2.0是一个强大的深度学习库，用于构建和训练神经网络。在提供的代码示例中，展示了如何创建一个简单的三层神经网络。首先，定义输入张量`x`，然后初始化权重`w1`和阈值`b1`。接着，通过矩阵乘法和加法实现$𝒘*𝒙+𝑏$，并应用ReLU激活函数。这部分代码演示了如何在Tensorflow中构建和操作神经网络的基本步骤。 三层神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。在这个例子中，虽然没有明确指出每一层的节点数量，但可以理解为`x`代表输入层，`w1`和`b1`对应第一层的权重和偏置，`A`是经过ReLU激活的第一层隐藏层输出。由于没有展示完整的网络结构，实际的第二层和第三层（如果存在）可能包含更多的权重、偏置以及可能的其他激活函数。 总结起来，这篇教程笔记介绍了神经网络的基本概念，特别是与Tensorflow2.0相关的实现，包括感知机、激活函数的作用以及如何使用Tensorflow创建简单的神经网络模型。通过学习这些基础知识，读者可以进一步探索更复杂的深度学习模型和算法。