AI人工智慧 – 多層神經網路的Keras Python實作練習

人工智慧（AI）是當今世界上最熱門和令人興奮的技術之一。在AI的領域中，多層神經網路是一個非常重要的主題。在本文中，我們將通過使用Python中的Keras庫來實作一個多層神經網路。

什麼是Keras？

Keras是一個開源的神經網路庫，它能夠運行在TensorFlow，CNTK或Theano上。它提供了一個易於使用且高度模組化的接口，可以幫助我們建立各種各樣的神經網路模型。

如何實作多層神經網路？

首先，我們需要確保我們已經安裝了Python和Keras所需的庫。然後，我們可以開始編寫我們的程式碼。

以下是一個簡單的多層神經網路的示例程式碼：

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

# 創建模型
model = Sequential()

# 增加第一層隱藏層
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 增加第二層隱藏層
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

# 增加輸出層
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

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

在上面的程式碼中，我們首先創建了一個Sequential模型，這是Keras中的一個基本模型類別。然後我們使用add()方法來增加多層神經網路的各個層。最後，我們使用compile()方法來編譯模型，設置損失函數、優化器和評估指標。

結語

通過使用Keras庫，我們可以輕鬆地建立各種各樣的多層神經網路模型。這些模型可以應用在許多不同的領域，如語音識別、圖像識別、自然語言處理等。希望這篇文章能幫助你開始實作自己的多層神經網路模型。