créer perceptron simple avec scikits MLPregressor

Question

J'utilise sklearn.neural_networks MLPRegressor

-ce que je comprends bien, qu'en choisissant hidden_layer_sizes=(1,) je crée un perceptron parce que la première « couche cachée » est rien d'autre que les neurones qui apprennent de la couche d'entrée ?

Answer 1

Lorsque vous définissez hidden_layer_size=(1,), vous créez un réseau avec 1 couche masquée avec un neurone de taille 1. Cela signifie qu'à la place d'un Perceptron à couche unique qui n'a pas de couche cachée, vous créez un Perceptron à couches multiples avec 1 couche cachée avec un neurone de taille 1.

vous pouvez le lire à partir d'ici: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPRegressor.html

hidden_layer_sizes: tuple, longueur = n_layers - 2, par défaut (100,)

n-layers - 2 signifie que la valeur hidden_layer_size ne figure pas le premier couche (couche d'entrée) et la dernière couche (couche de sortie)

Pour créer un Perceptron à couche unique, définissez-le sur vide: hidden_layer_size=()