TensorFlow實現多層感知機函數逼近
準備工作
對于函數逼近，這里的損失函數是 MSE。輸入應該歸一化，隱藏層是 ReLU，輸出層最好是 Sigmoid。

下面是如何使用 MLP 進行函數逼近的示例：

1. 導入需要用到的模塊：sklearn，該模塊可以用來獲取數據集，預處理數據，并將其分成訓練集和測試集；pandas，可以用來分析數據集；matplotlib 和 seaborn 可以用來可視化：
   

2. 加載數據集并創建 Pandas 數據幀來分析數據：
   

3. 了解一些關于數據的細節：

下表很好地描述了數據：

4. 找到輸入的不同特征與輸出之間的關聯：
   

以下是上述代碼的輸出：

5. 從前面的代碼中，可以看到三個參數 RM、PTRATIO 和 LSTAT 在幅度上與輸出之間具有大于 0.5 的相關性。選擇它們進行訓練。將數據集分解為訓練數據集和測試數據集。使用 MinMaxScaler 來規范數據集。
   需要注意的一個重要變化是，由于神經網絡使用 Sigmoid 激活函數（Sigmoid 的輸出只能在 0～1 之間），所以還必須對目標值 Y 進行歸一化：

6. 定義常量和超參數：

7. 創建一個單隱藏層的多層感知機模型：

8. 聲明訓練數據的占位符并定義損失和優化器：
   

9. 執行計算圖：
   

解讀分析
在只有一個隱藏層的情況下，該模型在訓練數據集上預測房價的平均誤差為 0.0071。下圖顯示了房屋估價與實際價格的關系：

在這里，使用 TensorFlow 操作層（Contrib）來構建神經網絡層。這使得工作稍微容易一些，因為避免了分別為每層聲明權重和偏置。如果使用像 Keras 這樣的 API，工作可以進一步簡化。

下面是 Keras 中以 TensorFlow 作為后端的代碼：

前面的代碼給出了預測值和實際值之間的結果。可以看到，通過去除異常值（一些房屋價格與其他參數無關，比如最右邊的點），可以改善結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow实现多层感知机函数逼近的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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