4. 深度学习模型与应用

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深度学习模型与应用 TensorFlow 深度学习模型与应用多层感知机 (MLP) 多层感知机 (MLP) 是一种基本的前馈神经网络，由多个全连接层组成。它可以用于解决各种分类和回归问题。模型结构: TensorFlow 代码示例: 代码详解: : 定义一个序列模型，模型中的层按顺序堆叠。 : 将多维输入展平为一维向量。 : 定义一个全连接层，也称为密集层。 : 使用 ReLU (Rectified Linear Unit) 作为激活函数，ReLU 是一种常用的激活函数，可以有效缓解梯度消失问题。 : 使用 Dropout 正则化，随机丢弃一部分神经元，防止过拟合。 : 使用 Softmax 作为激活函数，将输出转换为概率分布，适用于多分类问题。