多层感知机python

多层感知机（MLP）是一种多层神经网络模型，在深度学习中被广泛应用。它引入了隐藏层，并且隐藏层的大小是去除输入层后的层数。多层感知机的激活函数必须是非线性的，因为如果激活函数是线性的，多层叠加在一起本质上仍然相当于一个线性回归模型。

在Python中，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch）来构建和训练多层感知机模型。这些框架提供了丰富的API和工具，使得构建和训练多层感知机变得更加方便和高效。

下面是一个使用Keras库构建和训练多层感知机模型的示例代码：

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

# 构建多层感知机模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

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

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

# 评估模型
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

# 使用模型进行预测
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)