下列代码隐藏层用的函数是什么：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

根据给定的代码，隐藏层使用的激活函数是ReLU（Rectified Linear Unit）。在代码中，参数`activation='relu'`指定了使用ReLU作为激活函数。

ReLU是一种常用的激活函数，它将负输入值设为0，将正输入值保持不变。具体而言，ReLU函数定义为：f(x) = max(0, x)

在给定的代码中，隐藏层使用了两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。这些隐藏层的激活函数都是ReLU。

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下列代码隐藏层用的转换函数是什么：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

根据给定的代码，隐藏层使用的转换函数是ReLU（Rectified Linear Unit）。在代码中，参数`activation='relu'`指定了使用ReLU作为转换函数。

ReLU是一种常用的转换函数，它将负输入值设为0，将正输入值保持不变。具体而言，ReLU函数定义为：f(x) = max(0, x)

在给定的代码中，隐藏层使用了两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。这些隐藏层的转换函数都是ReLU。

下列这个代码是否用了三层网络：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error # 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) # 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) # 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

根据给定的代码，创建了一个人工神经网络模型（MLPRegressor）。该模型使用了两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。因此，可以说这个模型是一个三层神经网络，包括输入层、两个隐藏层和输出层。

隐藏层的数量和每个隐藏层中神经元的数量由参数`hidden_layer_sizes=(12, 12)`指定。这里的`(12, 12)`表示有两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。

因此，对于给定的代码，该模型使用了三层神经网络结构。