30、神经网络构建指南：从基础到Python实践

神经网络构建指南：从基础到Python实践

1. 神经网络的发展历程

神经网络及其他大脑运作模型的探讨与人工智能的讨论几乎同步。早期，马文·明斯基博士在1969年对感知器的开创性研究引发了人们对神经元建模的广泛兴趣。当时，人们对感知器能迅速使人工智能实用化抱有过度乐观的态度，吸引了大量风险投资。然而，许多相关项目失败后，对神经网络的投资也随之减少。

40年后的今天，神经网络再度受到关注。如今不仅有了更好的模型，更重要的是，基于神经网络的实用且经济的应用不断涌现。虽然当前市场形势可能会引发新的泡沫，但由于已开发的应用领域，人们对人工智能的兴趣有望持续下去。

2. 运行环境准备

可以使用多种计算机来运行TensorFlow。这里以Raspberry Pi 4B 8GB为例，具体操作步骤如下：
1. 访问www.dummies.com/go/pythonaiofd3e，滚动到下载链接处。
2. 下载2023 - 09 - 23 - PAIOSDCardV2.zip文件，该文件是适用于Bullseye 64位镜像Raspberry Pi 4B SD卡的完整镜像（包含TensorFlow 2.10）。
3. 使用优质的32GB SD卡，默认用户名是“pi”，默认密码是“3.14”。

如果想自行安装TensorFlow，网上有很多教程，但要注意，许多教程可能存在错误或不适用于所有版本的TensorFlow。安装完成后，运行本章代码中的testTF.py和testML.py文件进行测试，若能无异常完成（忽略警告）则表示安装成功。

3. 神经网络基础理解

神经网络具有以下六个属性