神经网路是一种模仿人类神经系统结构的机器学习算法，用于解决各类任务，如图像分类、自然语言处理等。以下是使用Python中的tensorflow库实现一个简单的神经网路的基本示例，以图象分类为例：
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在这个示例中，我们使用了tensorflow库来实现一个简单的卷积神经网路。我们加载了MNIST手写数字数据集作为示例数据，并进行了数据预处理。之后，我们创建了一个包含多个全联接层的神经网路模型，并使用categorical_crossentropy作为损失函数。接着，我们训练模型并在测试集上进行预测，估算确切率。
这只是一个简单的神经网路示例。在实际应用中，你可能须要调整神经网路的结构、参数和优化器等，以获得更好的性能。
