图1展示了感知机的结构，但当遇到非线性可分数据时，感知机就力不从心。为解决这个问题，多层感知机（MLP）应运而生，其结构如图2所示，通过增加隐藏层和神经元，如图中的layer1，实现非线性分类。每个隐藏层后面需有激活函数，如Sigmoid、Tanh或ReLU，以增加模型复杂度。以torch为例，我们编写MLP代码...
具体到代码实现，一般包括导入所需库（如numpy、pandas和torch），定义MLP模型类，设置模型参数，定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam），导入并预处理数据，进行模型训练，并在训练结束后绘制训练和验证损失曲线。通过以上步骤，我们可以构建一个能够对非线性可分数据集进行分类的多层感知机模型，...
接下来我们运用torch语言书写MLP代码,并训练关于Iris数据集的分类器。 结果如图3所示。 图三MLP在IRIS数据集上的表现 完整代码如下: importtorchimporttorch.nnasnnimportargparsefromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorch.utils.dataasdatasetfromtorch.nn.functionalimportone_hot...