神经网络感知器算法 Sklearn答案

【问题标题】：Neural network Perceptron algorithm Sklearn神经网络感知器算法 Sklearn
【发布时间】：2019-03-10 23:48:52
【问题描述】：

我想通过不同的算法来优化权重，比如亚当；随机梯度下降等，并使用 sklearn 的感知器尝试不同的激活函数，如下所示：

我没有在 sklearn 中找到任何建议 ???

Perceptron(alpha=0.0001, class_weight=None, eta0=1.0, fit_intercept=True,
      max_iter=10, n_iter=None, n_jobs=1, penalty=None, random_state=42,
      shuffle=True, tol=None, verbose=0, warm_start=False)

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn neural-network perceptron

【解决方案1】：

Perceptron() 等价于 SGDClassifier(loss=”perceptron”, eta0=1, learning_rate=”constant”, penalty=None)，因此在设计上使用 SGD。

你要找的是我认为sklearn.neural_network.MLPClassifier

【讨论】：