多层感知器神经网络 （带有偏见的反向传播）

资 源 简 介

多层感知器神经网络 （带有偏见的反向传播）

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，能够通过训练学习输入与输出之间的复杂映射关系。这种网络模型在分类和回归任务中都表现优异。

网络结构特点： 完全连接性：每层所有节点与下一层节点全连接，形成有向无环图 多层架构：包含输入层、隐藏层（至少一层）和输出层 非线性激活：隐藏层通常使用Sigmoid、ReLU等非线性激活函数

核心算法原理： 反向传播算法是训练MLP的核心，它通过以下步骤实现参数优化： 前向传播计算预测输出 计算输出误差（损失函数） 反向传播误差信号 使用梯度下降更新权重和偏置

参数更新机制： 权重调整：根据误差对权重的偏导数按学习率比例调整 偏置更新：同样基于误差信号，但独立于输入值

数据准备注意事项： 数据集应划分为训练集和测试集 输入特征需要进行适当的归一化处理 分类任务需要将标签进行one-hot编码

在实际应用中，可以通过调整网络深度（隐藏层数量）、每层神经元数量、学习率和激活函数等超参数来优化模型性能。现代深度学习框架虽然提供了现成的实现，但理解这些基础原理对于调试模型和解决实际问题至关重要。