构建您的第一个深度学习模型：分步指南
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28 像素。数据集分为 60,000 张图像的训练集和 10,000 张图像的测试集。每幅图像都标有它所代表的相应数字。下载数据集我们将使用 Keras 库提供的 MNIST 数据集，这使得它易于下载并在我们的模型中使用。步骤 1：导入所需的库在我们开始构建模型之前，我们需要导入必要的库。这些包括用于数据操作、可视化和构建深度学习模型的库。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seabo
来源:成为人类构建您的第一个深度学习模型：分步指南
深度学习简介
深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。
在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。
了解 MNIST 数据集
MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张 0 到 9 手写数字的灰度图像组成，每张图像大小为 28x28 像素。数据集分为 60,000 张图像的训练集和 10,000 张图像的测试集。每张图像都标有它所代表的相应数字。
下载数据集
我们将使用 Keras 库提供的 MNIST 数据集，这使得它易于下载并在我们的模型中使用。
步骤 1：导入所需的库
在开始构建模型之前，我们需要导入必要的库。这些包括用于数据操作、可视化和构建深度学习模型的库。
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras
- numpy 和 pandas 用于数值和数据处理。matplotlib 和 seaborn 用于数据可视化。tensorflow 和 keras 用于构建和训练深度学习模型。
numpy
pandas
matplotlib
seaborn
tensorflow