1.人工神经网络
- 前馈网络
- 反馈网络
- 记忆网络
2.$Keras$
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核心数据结构：模型；最简单的模型：顺序模型（sequential model）
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使用流程：定义网络、编译网络、训练网络、评估网络、数据预测、保存和载入网络
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编译：
model.compile(optimizer='', loss='', metrics=['accracy']) -
训练：
model.fit(data, labels, nb_epoch=10, batch_size=32) -
评估：
model.evaluate(self, x, y) -
预测：
model.predict(self, x, batch_size=32, verbose=0) -
保存于载入：
model.save() tf.keras.models.save_model() tf.keras.models.load_model()
3.顺序模型
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$Layer$ 层
4.即可执行