Kerasで簡単な全結合ニューラルネットワークを作成するには、どうすればよいですか？

Kerasを使用して、シンプルな全結合ニューラルネットワークを作成するために、Sequentialモデルが利用できます。以下は例です：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

この例では、入力層、隠れ層、出力層を持つ全結合ニューラルネットワークを作成しました。入力層には100の特徴があり、隠れ層には64のニューロンがあり、ReLU活性化関数を使用して、出力層には10のニューロンがあり、softmax活性化関数を使用しています。モデルを編集するためにadamオプティマイザーと交差エントロピー損失関数を使用し、10エポックモデルをトレーニングしました。