@Author：Runsen

多層感知機（MLP）有著非常悠久的歷史，多層感知機(MLP)是深度神經網絡(DNN)的基礎算法

MLP基礎知識

• 目的：創建用于簡單回歸/分類任務的常規神經網絡（即多層感知器）和Keras

MLP結構

• 每個MLP模型由一個輸入層、幾個隱藏層和一個輸出層組成
• 每層神經元的數目不受限制

具有一個隱藏層的MLP - 輸入神經元數：3 - 隱藏神經元數：4 - 輸出神經元數：2

回歸任務的MLP

• 當目標（y）連續時
• 對于損失函數和評估指標，通常使用均方誤差（MSE）

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

總結

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回归模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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