《Python深度学习》第三讲：神经网络

在前面的课程里，我们已经了解了深度学习的数学基础，也用一个简单的例子展示了神经网络的强大能力。本讲我们要更深入地探讨神经网络的结构、训练过程，以及如何用它解决实际问题。

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3.1 神经网络剖析

先来聊聊神经网络的核心组件：层（Layer）。

想象一下，你有一堆积木，你可以用这些积木搭建出各种各样的东西。在神经网络里，层就像是这些积木，你可以用它们搭建出复杂的模型。每一层都有自己的功能，比如，有些层可以处理图像数据，有些层可以处理时间序列数据。这些层组合在一起，就形成了一个强大的神经网络。

我们来看看最常见的几种层。

• Dense层：这是最简单的层，它处理的是向量数据。比如，你有一组数字，Dense层可以对这些数字进行变换，提取出更有用的信息。
• Conv2D层：这个层专门用来处理图像数据。它可以在图像中找到局部的模式，比如边缘、纹理等。这对于图像分类任务特别有用。
• LSTM层：这个层用来处理时间序列数据，比如股票价格、天气数据等。它可以记住过去的信息，对未来做出预测。

神经网络的结构就像是一个数据处理的流水