我使用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“隐藏层”只不过是从输入层学习的神经元？
最佳答案
当您设置 hidden_layer_size=(1,) 时，您将创建一个具有 1 个隐藏层、大小为 1 个神经元的网络。这意味着您可以创建一个具有 1 个隐藏层、大小为 1 个神经元的多层感知器，而不是没有隐藏层的单层感知器。
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，请将其设置为空:hidden_layer_size=()
关于python - 使用 scikits MLPregressor 创建单个感知器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46467372/