Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题，而多层感知机（MLP）是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中，我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。

什么是多层感知机（MLP）？

多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成，神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征，因此在复杂问题的建模中非常有效。

MLP的工作原理

MLP的工作可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。

使用Python实现MLP

让我们开始编写代码来实现一个简单的MLP模型。

导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的Python库。

import numpy as np

定义激活函数

接下来，我们定义一个激活函数，例如Sigmoid函数，它将线性输入转换为非线性输出。

作者：Echo_Wish