@Author：Runsen

多層感知機(jī)（MLP）有著非常悠久的歷史，多層感知機(jī)(MLP)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的基礎(chǔ)算法

MLP基礎(chǔ)知識(shí)

• 目的：創(chuàng)建用于簡(jiǎn)單回歸/分類任務(wù)的常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（即多層感知器）和Keras

MLP結(jié)構(gòu)

• 每個(gè)MLP模型由一個(gè)輸入層、幾個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層組成
• 每層神經(jīng)元的數(shù)目不受限制

具有一個(gè)隱藏層的MLP - 輸入神經(jīng)元數(shù)：3 - 隱藏神經(jīng)元數(shù)：4 - 輸出神經(jīng)元數(shù)：2

回歸任務(wù)的MLP

• 當(dāng)目標(biāo)（y）連續(xù)時(shí)
• 對(duì)于損失函數(shù)和評(píng)估指標(biāo)，通常使用均方誤差（MSE）

from tensorflow.keras.datasets import boston_housing (X_train, y_train)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【小白学习keras教程】一、基于波士顿住房数据集训练简单的MLP回归模型的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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