使用R语言实现全连接（Fully Connected）神经网络模型

使用R语言实现全连接（Fully Connected）神经网络模型

全连接神经网络是一种常见的深度学习模型，它的每个神经元都与前一层的所有神经元相连。在R语言中，我们可以使用一些流行的开源库来构建和训练全连接神经网络模型，如keras、tensorflow等。下面将介绍如何使用keras库来实现一个简单的全连接神经网络模型，并进行训练和预测。

首先，我们需要安装并加载所需的库。使用以下命令安装keras和tensorflow：

install.packages("keras")
install.packages("tensorflow")

然后，加载这些库：

library(keras)
library(tensorflow)

接下来，我们可以开始构建全连接神经网络模型。首先，我们需要创建一个Sequential模型对象，并添加各个层和激活函数。例如，下面的代码创建了一个具有两个隐藏层的全连接神经网络模型：

model <- keras_model_sequential()
model %>% 
  layer_dense(units = 64, activation = "relu", input_shape = c(784)) %>%
  layer_dense(units = 32, activation = "relu") %>%
  layer_dense(units = 10, activ