总结

在本章中，我们了解了多层感知机。我们解释了如何为分类和回归问题构建和训练 MLP 模型。我们使用纯 TensorFlow，Keras 和 TFLearn 构建了 MLP 模型。对于分类，我们使用图像数据，对于回归，我们使用时间序列数据。

构建和训练 MLP 网络模型的技术对于任何其他类型的数据（例如数字或文本）是相同的。然而，对于图像数据集，CNN 架构已被证明是最佳架构，对于序列数据集，例如时间序列和文本，RNN 模型已被证明是最佳架构。

虽然我们在本章中仅使用简单的数据集示例来演示 MLP 体系结构，但在后面的章节中，我们将介绍具有一些大型和高级数据集的 CNN 和 RNN 体系结构。