MLP code with backpropagation training algorithm

资 源 简 介

MLP code with backpropagation training algorithm

详 情 说 明

多层感知机（MLP）是一种经典的前馈神经网络结构，常用于解决分类问题。其核心思想是通过多层非线性变换将输入数据映射到目标输出空间。反向传播算法是训练MLP的关键，它通过误差的链式法则逐层调整网络权重。

对于分类任务，MLP通常采用Softmax输出层配合交叉熵损失函数。隐藏层使用ReLU或Sigmoid等激活函数引入非线性。反向传播过程包含三个核心阶段：前向计算预测值、反向传播误差信号、根据梯度更新权重。

训练时需要注意学习率设置、批量大小选择以及防止过拟合的策略（如Dropout或L2正则化）。现代实现通常会引入动量优化或自适应学习率方法（如Adam）来加速收敛。