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多层感知机（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种基于前馈神经网络（Feedforward Neural Network）的深度学习模型，由多个神经元层组成，每一层与前一层全连接。它包括至少一个隐藏层（除了输入层和输出层之外），能够处理复杂的非线性关系

1. 什么是感知机？

感知机就像是一个“小盒子”，它接收一些输入，然后根据这些输入做出一个判断（输出）。比如，你给它输入一些数字，它会根据这些数字告诉你一个结果。

2. 多层感知机是什么？

多层感知机就是把很多个这样的“小盒子”（感知机）堆叠起来，形成一个更大的“智能盒子”。这样它就能处理更复杂的问题。比如，单层感知机可能只能判断一个简单的数学问题，而多层感知机可以处理更复杂的图像识别问题。

3. 多层感知机的结构

多层感知机由几部分组成：

• 输入层：这是最开始的部分，它接收外部的数据。比如，如果你在处理图像，输入层就会接收图像的像素值。

• 隐藏层：这是中间的部分，它就像一个“黑箱”，在里面进行复杂的计算。隐藏层可以有多个，每个隐藏层里有很多“小盒子”（神经元），它们会处理输入的数据。

• 输出层：这是最后的部分，它给出最终的结果。比如，如果你在识别手写数字，输出层会告诉你这个数字是几

  4. 它是怎么工作的？

• 前向传播：数据从输入层进入，经过隐藏层的处理，最后到达输出层。在这个过程中，每个“小盒子”（神经元）都会对数据进行一些计算，然后传递给下一个“小盒子”。

• 学习过程：多层感知机通过“学习”来调整自己内部的参数（就像调整齿轮一样），以便更好地处理问题。它会比较自己的输出和正确的答案，然后根据这个差距来调整自己的参数，让下次的输出更接近正确答案。

  5.MLP 的特点与局限性

• 特点：

  • 能处理非线性问题：通过多层结构和非线性激活函数，MLP 能有效地逼近复杂的非线性函数。
  • 简单且通用：MLP 是一种非常基础的神经网络结构，适用于各种任务