神经网络多层感知机案例

### 关于多层感知机的实际应用案例与教程

#### 多层感知机的应用领域
多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)作为一种经典的前馈型人工神经网络，在多个实际场景中有广泛应用。MLP能够处理非线性映射问题，因此被用于模式识别、时间序列预测等领域[^1]。

#### 应用实例：手写数字识别
一个典型的MLP应用场景是在MNIST数据库上的手写数字识别任务。该数据集包含了大量0至9的手写数字图片，每张图像是28×28像素大小的灰度图像。通过构建一个多层感知机模型并对其进行训练，可以实现对手写字体的有效分类。此过程不仅展示了如何利用Python中的TensorFlow库搭建MLP架构，还说明了怎样准备输入数据以及评估最终性能指标如准确率等。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建 MLP 模型
model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10)
])

predictions = model(x_train[:1]).numpy()
tf.nn.softmax(predictions).numpy()

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

上述代码片段展示了一个简单版本的基于Keras API下的MLP实现方式，其中包含了定义模型结构、编译配置及训练流程等内容。