什么是多层感知机？ 多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种前馈神经网络，由多个神经元层组成。每一层的神经元与下一层的神经元相连，每个神经元都有一个权重和偏置项。MLP可以用于分类和回归任务。 多层感知机的结构 MLP由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接受输入数据，隐藏层进行特征提取，输出层输出预测结果。每个神经元都有一个激活函数，用于将输入转换为输出。 多层感知机的训练 MLP的训练过程通常使用反向传播算法。该算法通过计算误差梯度来更新权重和偏置项。误差梯

多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）是一种常见的人工神经网络模型，它由多个神经元层组成，每个神经元层都与前一层相连。本文将介绍多层感知机模型的原理、训练方法、优化技巧以及应用场景。 1. 多层感知机原理 多层感知机模型是由输入层、隐藏层和输出层组成的，其中输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取，输出层进行分类或回归。每个神经元都有一个激活函数，用于对输入信号进行加权求和并输出结果。在多层感知机中，每个神经元的输出作为下一层神经元的输入，通过反向传播算法进行训练，