神经网络与深度学习吴岸城

神经网络与深度学习是当前人工智能领域的热门技术之一。吴岸城是国内著名的人工智能专家，他在《深度学习》一书中深入浅出地介绍了神经网络和深度学习的基本原理和实现方法。本文将从技术角度对神经网络和深度学习进行解析，同时介绍一些Python代码示例。

一、神经网络

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型。它由多层连接的神经元组成，每个神经元都有一个激活函数和几个输入和输出。神经网络的输入数据经过多层神经元的处理，最终得到输出结果。神经网络需要进行训练，即通过反向传播算法不断调整神经元的权重和偏置，使网络的输出结果与实际结果尽可能接近。

以下是一个简单的全连接神经网络示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入层、隐藏层和输出层的神经元数量
n_input = 784
n_hidden = 256
n_output = 10

# 定义输入数据和标签的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_output])

# 定义权重和偏置
weights = {
    'w1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden])),
    'w2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_output]))
}
biases = {
    'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
    'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_output]))
}

# 定义隐藏层和输出层的计算方法
layer1 = tf.add(tf.matmul(x, weights['w1']), biases['b1'])
layer1 = tf.nn.relu(layer1)
output = tf.add(tf.matmul(layer1, weights['w2']), biases['b2'])
prediction = tf.nn.softmax(output)

# 定义损失函数和优化器
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)

# 定义会话并进行