多层感知器

资 源 简 介

多层感知器

详 情 说 明

多层感知器（MLP）是一种经典的前馈人工神经网络结构。与单层感知器不同，MLP包含多个隐藏层，使其能够解决非线性可分问题。这种网络结构由输入层、若干隐藏层和输出层组成，每一层都完全连接到下一层。

每个神经元通过非线性激活函数处理输入信号，常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU和tanh等。这种非线性转换使得MLP能够学习复杂的函数映射关系。网络训练采用著名的反向传播算法，通过计算误差梯度来调整各层之间的连接权重。

MLP在监督学习场景下表现优异，广泛应用于模式识别、分类和回归等任务。虽然近年来深度学习出现了更复杂的网络架构，但MLP仍然是神经网络的基础模型，许多现代深度学习模型都可以视为其变体或扩展。