首页 mlp = MLPClassifier(solver='sgd',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(3,3),random_state=1)#表示有两个隐藏层，每层神经元个数分别为3、3

mlp = MLPClassifier(solver='sgd',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(3,3),random_state=1)#表示有两个隐藏层，每层神经元个数分别为3、3

时间: 2024-03-31 11:31:58 浏览: 62

mlp:多层感知器神经网络的实现（多层感知器 - MLP）

多层感知器神经网络多层感知器神经网络的实现（多层感知器 - MLP） - 语言：C++ MLP（多层感知器）是一种前馈神经网络，可将输入数据集映射到适当的输出集。 MLP 由有向图中的几层节点（顶点）组成，每一层都完全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个具有激活函数的神经元。 MLP 使用监督训练，也就是说，您显示输入和相应的输出来训练网络。如果你有一个数据集，通常 70% 用于训练，30% 用于测试，这可能会有很大差异。 MLP 网络训练过程（葡萄牙语缩写为 PMC）使用反向传播算法，也称为广义增量规则。训练的第一阶段是前向传播，其中将样本插入网络输入并逐层传播，直到产生相应的输出。这样做只是为了从网络获得响应。输出产生的响应与相应的期望响应进行比较。产生偏差（错误），然后应用反向传播方法的第二阶段，即反向传播（反向传播）。在这个阶段，网络中所有神经元

这段代码创建了一个多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）分类器，使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）作为优化器，正则化参数 alpha 设置为 1e-5。该分类器有两个隐藏层，每层神经元的个数分别为 3、3。random_state=1 表示设定了一个随机数种子，可以保证每次运行时得到相同的结果。

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