根据网络中神经元的互连方式，可以分为3种神经网络
1、前馈神经网络：在训练的过程中会有反馈信号，而在分类的过程中只能向前传递数据，直到到达输出层，层间没有向后反馈信号
2、反馈神经网络：从输入到输出具有反馈连接的神经元
3、自组织网络：通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。
多层感知器即MLP算法，也被称为前馈神经网络或者被泛称为神经网络。
神经网络的结构：输入层、输出层外加隐藏层。
隐藏层非线性化的方法：identity（不做处理）、logistic（f(x)=1/[1+exp(-x)]）、tanh(值压缩进-1和1的区间内)、relu（小于0的x值全部去掉用0代替）。
MLP算法python代码实现:

mlp_tanh=MLPClassifier(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=[10,10],
                    activation='tanh')
mlp_tanh.fit(X_train, y_train)
Z2 = mlp_tanh.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

Z2 = Z2.reshape(xx.shape)
plt.figure()
plt.pcolormesh(xx, yy, Z2, cmap=cmap_light)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolor='k', s=60)
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.title("MLPClassifier:2layers with tanh")

plt.show()

分析：
4种方法调节模型：
（1）调整神经网络每一个隐藏层上的节点数
（2）调节神经网络隐藏层的层数
（3）调节activation
（4）调整alpha值来改变模型正则化的程度

python 单层神经网络 python中神经网络有几种_神经网络

MLP分类器