Tensorflow中的多层感知器学习

Tensorflow中的多层感知器学习

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在这篇文章中，我们将了解多层感知器的概念和它在Python中使用TensorFlow库的实现。

多层感知

多层感知也被称为MLP。它是完全连接的密集层，可以将任何输入维度转化为所需维度。多层感知是一个具有多层的神经网络。为了创建一个神经网络，我们将神经元结合在一起，使一些神经元的输出成为其他神经元的输入。

多层感知器有一个输入层，每个输入都有一个神经元（或节点），它有一个输出层，每个输出都有一个节点，它可以有任意数量的隐藏层，每个隐藏层可以有任意数量的节点。多层感知器（MLP）的原理图描述如下。

在上面的多层感知器图中，我们可以看到有三个输入，因此有三个输入节点，隐藏层有三个节点。输出层给出两个输出，因此有两个输出节点。输入层的节点接受输入并将其进一步处理，在上图中，输入层的节点将其输出转发给隐藏层的三个节点，以同样的方式，隐藏层处理信息并将其传递给输出层。

多层感知中的每个节点都使用一个sigmoid激活函数。sigmoid激活函数将实值作为输入，并使用sigmoid公式将其转换为0和1之间的数字。

现在我们已经完成了多层感知的理论部分，让我们继续使用TensorFlow库在python中实现一些代码。

一步一步实现

第1步：导入必要的库。

# importing modules
import te