은 최초의 "숨겨진 층"입력 층에서 배울 뉴런보다 다른 아무것도 없기 때문에 나는 <code>hidden_layer_sizes=(1,)</code>을 선택하여 나는 하나의 퍼셉트론을 만드는 것이, 바로 이해합니까</p> <p><code>sklearn.neural_networks MLPRegressor</code>를 사용 scikits와 MLPregressor

Question

을 하나의 퍼셉트론을 만들 ?

Answer 1

hidden_layer_size=(1,)을 설정하면 크기 1 뉴런이있는 숨겨진 레이어 1 개가있는 네트워크를 만들 수 있습니다. 숨겨진 레이어가없는 단일 레이어 퍼셉트론 대신 크기 1 뉴런이있는 숨겨진 레이어 1 개가있는 다중 레이어 퍼셉트론을 만듭니다.

당신은 여기에서 그것을 읽을 수 있습니다 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPRegressor.html

hidden_layer_sizes을 : 튜플, 길이 = n_layers - 2, 기본 (100)

n-layers - 2는 hidden_layer_size의 값을 의미 첫째 포함되어 있지 않습니다 레이어 (입력 레이어) 및 마지막 레이어 (출력 레이어)

단일 레이어 퍼셉트론을 만들려면 다음과 같이 비워 두십시오. hidden_layer_size=()