Keras dense層意思

在Keras（一個流行的TensorFlow高級API）中，Dense層是一種全連線層，也稱為稠密層。它是神經網路中最基本的層類型之一，用於在神經網路的每一層之間建立完全的連線。

Dense層的主要特點是：

全連線: 每個輸入都與輸出完全相關聯，這意味著每個神經元的輸出都和下一層的所有神經元相連。
非線性激活函式: 通常，Dense層後面會跟著一個非線性激活函式（如ReLU、sigmoid、tanh等），以引入非線性和複雜性，使得網路能夠學習數據中的複雜模式。
權重和偏置: 每個Dense層都有自己的權重矩陣和偏置向量。權重矩陣定義了輸入之間的連線強度，而偏置向量則用來調整神經元的輸出。
可訓練參數: Dense層中的權重和偏置是可訓練的參數，可以通過反向傳播算法進行最佳化。

在Keras中，你可以像下面這樣創建一個Dense層：

from keras.layers import Dense

# 假設輸入數據是維度為(samples, input_dim)的張量
# 這裡我們創建一個輸出維度為10的Dense層
dense_layer = Dense(10, activation='relu')

在這個例子中，Dense層的輸出維度為10，這意味著它將輸入數據映射到一個10維的空間中。activation參數用於指定使用的激活函式，這裡我們使用ReLU函式。

Dense層在構建多層感知機（MLP）和更複雜的神經網路架構（如卷積神經網路或循環神經網路）中扮演著重要的角色。它們是構建深度學習模型時的基本構建塊之一。