机器学习模型自我代码复现:MLP 多层感知机

多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP），也称为神经网络的一种，是一种前馈型人工神经网络结构，它由输入层、隐藏层（可以有多个）和输出层组成。每个节点（神经元）都连接到下一层的所有节点，并通过权重和激活函数进行计算。

在机器学习模型自我代码复现的过程中，如果你想创建一个多层感知机，通常需要以下几个步骤：

1. **导入库**：首先导入必要的深度学习库，如Python中的`torch`或`tensorflow.keras`。

import torch.nn as nn

2. **定义网络结构**：创建一个继承自`nn.Module`的子类，指定网络层数、每层的节点数以及激活函数。

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_layers, output_dim, activation=nn.ReLU()):
        super(MLP, self).__init__()
        self.hidden_layers = []
        for i in range(len(hidden_layers)):
            if i == 0:
                self.hidden_layers.append(nn.Linear(input_dim, hidden_layers[i]))
            else:
                self.hidden_layers.append(nn.Linear(hidden_layers[i-1], hidden_layers[i]))
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_layers[-1], output_dim)
        self.activation = activation

    def forward(self, x):
        for layer in self.hidden_layers:
            x = self.activation(layer(x))
        return self.output_layer(x)

3. **实例化并训练模型**：创建一个`MLP`对象，并使用数据集训练它。

model = MLP(input_dim, [hidden1_size, hidden2_size, ...], output_dim)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
model.train(optimizer, dataloader, num_epochs)