在Keras TensorFlow和Scikit-Learn中创建一个多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）

我一直在阅读一篇由培训公司SimpliLearn撰写的教育文章。这篇文章建议，2023年学习的一个深度学习方法是多层感知器（Multilayer Perceptron）。

多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种人工神经网络类型，由多层相互连接的节点（神经元）组成。它是深度学习中的基础架构之一，通常用于各种任务，包括分类、回归，甚至某些形式的无监督学习。

MLP的结构通常包括三种类型的层：

1. 输入层：该层包括接收初始数据输入的神经元。输入层中的每个神经元代表输入数据的一个特征或属性。

2. 隐藏层：这些是输入层和输出层之间的中间层。每个隐藏层由多个神经元组成，使用加权连接处理输入数据。这些连接确定了在神经元之间传递的信号强度。

3. 输出层：最终层产生网络的输出。输出层中的神经元数量对应于分类任务中的类别数量或回归任务中的输出值数量。

MLP中的每个神经元执行一系列计算：

- 权重求和：将每个输入与与神经元之间的连接相关联的权重值相乘。这些加权输入被求和。

- 激活函数：加权求和然后通过激活函数。激活函数引