mlp多层感知机与深度学习

mlp多层感知机与深度学习密切相关。深度学习是一种机器学习的方法，它基于神经网络的多层结构进行建模和训练。多层感知机(MLP)是最简单的神经网络结构之一，也是深度学习中常用的模型之一。

MLP由多个计算层组成，包括输入层、若干个隐层和输出层。每个隐层都由多个隐单元组成，而隐单元的个数是根据数据集的复杂度来确定的。对于简单的数据集，可以选择较少的隐单元，而对于复杂的数据集，可以选择更多的隐单元，甚至可以添加多个隐层。

例如，当我们使用MLP进行分类任务时，可以使用两个隐层，每个隐层都包含10个隐单元。这样的设置可以通过修改MLPClassifier类的hidden_layer_sizes属性来实现。具体的代码如下所示：

mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs', random_state=0, hidden_layer_sizes=[10, 10])

这个设置意味着我们有两个隐层，每个隐层都有10个隐单元。

因此，通过使用MLP多层感知机，我们可以实现深度学习中的模型构建和训练，以解决各种机器学习问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习简介与MLP多层感知机](https://blog.csdn.net/qq_43355223/article/details/86593078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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