创建一个多层感知器 (MLP) 神经网络,三个输入和一个输出,可以根据输入变量预测输出.
以下是如何创建一个多层感知器 (MLP) 神经网络的例子,使用Python的Keras库创建三个输入和一个输出: ``python从 keras.models进口序列从 keras.layers进口密集 #定义模型模型 =序列() 模型.add(Dense(12, input_dim=3,激活='relu')) 模型.add(Dense((8,激活='relu')) 模型.addense(((1,激活='sigmoid')) #编译模型.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='predadam', metrics=['accuracy' #]) 适应模型数据 x = #训练输入 y = #输出. 隐藏数据模型时代, y=150, input_dim=LU=1,激活='relu')) 模型. Add (((Dense(8,激活='relu')) 模型. add (((Dense((1,激活='sigmoid')) 模型使用新型的两个组合模型,以增加输出和输出数据的输入和输出. ︎ 模型可以作为一个预测,然后使用新的组合模型来调整改输出和输出数据.