从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章,希望对您有所帮助!

本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频(强推"莫烦大神"视频)及论文介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客,尝试第一个付费专栏,但更多博客尤其基础性文章,还是会继续免费分享,但该专栏也会用心撰写,望对得起读者,共勉!
代码下载地址:https://github.com/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow
代码下载地址:https://github.com/eastmountyxz/AI-for-Keras
PS:百度网盘链接总被下线,需要的私聊我,或从优快云、Github下载。
同时推荐前面作者另外五个Python系列文章。从2014年开始,作者主要写了三个Python系列文章,分别是基础知识、网络爬虫和数据分析。2018年陆续增加了Python图像识别和Python人工智能专栏。
- Python基础知识系列:Python基础知识学习与提升
- Python网络爬虫系列:Python爬虫之Selenium+BeautifulSoup+Requests
- Python数据分析系列:知识图谱、web数据挖掘及NLP
- Python图像识别系列:Python图像处理及图像识别
- Python人工智能系列:Python人工智能及知识图谱实战
本文通过Keras详细介绍如何搭建分类神经网络,以MNIST数字图像为例,讲解分类学习的基本概念。文章涵盖了数据预处理、神经网络搭建、训练与预测,适合初学者了解深度学习中的分类任务。
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