🌟多层感知机（MLP）Tensorflow实现🚀
发布时间：2025-03-15 07:07:40来源：网易
在人工智能领域，多层感知机（Multi-Layer Perception, MLP）作为经典的神经网络模型之一，被广泛应用于分类与回归任务中。今天，我们将用TensorFlow搭建一个简单的MLP模型，并通过实际代码体验深度学习的魅力！💻
首先，我们需要导入必要的库，如TensorFlow和NumPy。接着定义网络结构，包括输入层、隐藏层及输出层的神经元数量。例如，可以设置输入为784个特征（对应MNIST数据集中的28x28像素图像），隐藏层为128个节点，最后输出为10类别的概率分布。✨
接下来便是模型训练环节，使用交叉熵损失函数配合Adam优化器，让模型能够快速收敛。经过若干轮迭代后，你会发现MLP对测试集的表现令人满意，准确率稳步提升。🎯
通过这次实践，我们不仅掌握了MLP的基本原理，还学会了如何利用TensorFlow高效地构建与训练模型。💪未来，让我们继续探索更多强大的深度学习技术吧！💡
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