Python深度学习：神经网络、CNN与RNN解析
本文探讨Python在深度学习中的应用，重点介绍了神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的核心算法，并提供了使用Python库如NumPy、Keras和TensorFlow实现的示例代码。
深度学习是一种强大的机器学习技术，它在许多领域都取得了显著的突破。Python作为一种灵活且易于使用的编程语言，成为了深度学习领域的首选工具。本文将介绍几个在Python中实现深度学习的重要核心算法，并提供相应的源代码。
- 神经网络
神经网络是深度学习的基本构建模块。它由多个神经元组成的层级结构，每个神经元都与上一层的神经元相连。神经网络通过反向传播算法进行训练，不断调整连接权重以优化模型的性能。
下面是一个使用Python和NumPy库实现的简单的全连接神经网络示例：
import numpy as np
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
