我在尝试建立一个用于识别艾略特波浪的神经网络，我想知道是否可以将一个数组的数组传入感知器中？我的计划是将一个大小为4的数组([开盘价, 收盘价, 最高价, 最低价])传入每个感知器。如果可以的话，加权平均计算是如何进行的？我该如何使用Python的Keras库来实现这一点？谢谢！

回答：

这是一个相当标准的全连接神经网络的构建。我假设你有一个分类问题：

from keras.layers import Input, Densefrom keras.models import Model# 我假设x是包含训练数据的数组# x的形状应该是(num_samples, 4)# 包含测试数据的数组命名为y，并且是# one-hot编码，形状为(num_samples, num_classes)# num_samples是你训练集中的样本数# num_classes是你拥有的类别数# 例如，如果是一个二分类问题，num_classes=2# 首先，我们将定义网络的架构inp = Input(shape=(4,)) # 你有4个特征hidden = Dense(10, activation='sigmoid')(inp)  # 隐藏层中有10个神经元out = Dense(num_classes, activation='softmax')(hidden)  # 创建模型model = Model(inputs=[inp], outputs=[out])# 编译模型并定义损失函数和优化器model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',               metrics=['accuracy'])# 请随意更改这些设置以适应你的需求# 训练模型model.fit(x, y, epochs=10, batch_size=512)# 使用批量大小为512，训练10个周期