使用 scikits MLPregressor 创建单个感知器
create single perceptron with scikits MLPregressor
我用sklearn.neural_networks MLPRegressor
我的理解是否正确，通过选择 hidden_layer_sizes=(1, ) 我创建了一个感知器，因为第一个 "hidden layer" 就是从输入层学习的神经元？
当您设置 hidden_layer_size=(1,) 时，您将创建一个包含 1 个隐藏层和 1 个神经元的网络。这意味着你创建一个多层感知器，而不是没有隐藏层的单层感知器，它有 1 个隐藏层，神经元大小。
您可以从这里阅读：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPRegressor.html
hidden_layer_sizes : tuple, length = n_layers - 2, default (100,)
n-layers - 2表示hidden_layer_size中的值不包括第一层（输入层）和最后一层（输出层）
要创建单层感知器，将其设置为空：hidden_layer_size=()
我用sklearn.neural_networks MLPRegressor
我的理解是否正确，通过选择 hidden_layer_sizes=(1, ) 我创建了一个感知器，因为第一个 "hidden layer" 就是从输入层学习的神经元？
当您设置 hidden_layer_size=(1,) 时，您将创建一个包含 1 个隐藏层和 1 个神经元的网络。这意味着你创建一个多层感知器，而不是没有隐藏层的单层感知器，它有 1 个隐藏层，神经元大小。
您可以从这里阅读：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPRegressor.html
hidden_layer_sizes : tuple, length = n_layers - 2, default (100,)
n-layers - 2表示hidden_layer_size中的值不包括第一层（输入层）和最后一层（输出层）
要创建单层感知器，将其设置为空：hidden_layer_size=()