在Jupyter Notebook上导入Keras

可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保你已经安装了Keras库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装Keras：

pip install keras

1. 打开Jupyter Notebook，在新的代码单元格中导入Keras库。可以使用以下语句完成导入：

import keras

1. 导入Keras后，你可以使用Keras库提供的各种功能和模块，例如构建神经网络模型、加载预训练模型、进行模型训练和预测等。

以下是一些常见的Keras相关的名词和概念：

• Keras：Keras是一个高级神经网络API，提供了用于构建深度学习模型的简单而强大的接口。
• 深度学习：一种机器学习方法，通过模拟人脑神经元之间的连接方式来解决复杂的模式识别和预测问题。
• 神经网络模型：由多个神经元和层组成的计算模型，用于从输入数据中学习特征并进行预测。
• 预训练模型：在大型数据集上训练好的模型，可以用于特定任务的预测或特征提取。
• 模型训练：使用标注的训练数据来优化模型的权重和参数，以使其能够更好地拟合训练数据并在新数据上进行准确预测。
• 模型预测：使用训练好的模型来对新数据进行预测或分类。
• 卷积神经网络（CNN）：一种常用于图像处理和计算机视觉任务的神经网络架构。
• 递归神经网络（RNN）：一种用于处理序列数据（如文本、语音等）的神经网络架构。
• 循环神经网络（LSTM）：一种特殊的RNN变种，通过引入记忆单元来更好地捕捉和处理长期依赖关系。
• 自动编码器（Autoencoder）：一种无监督学习模型，用于学习数据的紧凑表示并用于特征提取和降维。
• 生成对抗网络（GAN）：一种由生成器和判别器组成的模型，用于生成逼真的合成数据。
• 强化学习：一种机器学习方法，通过与环境进行交互来学习如何做出最佳决策。

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