主要介绍了Keras-多输入多输出实例(多任务)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，实质上是单输入单输出神经网络模型，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入 x 的输出值。 一、详细解读 我们通过这个简单的例子来熟悉Keras构建神经网络的步骤： 1.导入模块并生成数据 首先导入本例子需要的模块，numpy、Matplotlib、和keras.models、keras.layers模块。Sequential是多个网络层的线性堆叠，可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造

脑部扫描分类 DATA 515最终项目 位置： ： 脑部扫描分类是一个机器学习项目，可将2D脑部扫描图像分类为肿瘤或非肿瘤。 我们的网站允许用户将自己（.jpg）的照片上传到模型中，并获得预期的结果。 怎么运行的 导航至 单击“选择文件”按钮，然后从文件资源管理器中选择2D .jpg脑部扫描 点击“提交”按钮，然后等待结果显示在页面顶部 关于模型 对于此项目，我们使用带有一个隐藏层的2D卷积神经网络将2D MRI脑部扫描图像分类为不是肿瘤。 它是使用Tensorflow和Keras构建的