这个模型是多层感知网模型

资 源 简 介

这个模型是多层感知网模型

详 情 说 明

多层感知机（MLP）是一种经典的前馈神经网络结构，由输入层、隐藏层和输出层组成，常被用于解决分类和回归问题。它的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，适合处理线性不可分的数据集。

在训练过程中，MLP通过反向传播算法调整各层之间的连接权重。输入数据首先经过隐藏层的激活函数（如ReLU或Sigmoid）进行特征转换，最终在输出层通过Softmax（分类任务）等函数得到预测结果。其优势在于能够自动学习数据的高阶特征组合，但需注意过拟合问题，通常需配合Dropout或正则化技术使用。

对于分类任务，该模型通过最小化交叉熵损失函数优化参数。隐藏层的数量和神经元数量是关键超参数，需根据数据复杂度调整。相比单层感知机，MLP的深层结构使其能表达更复杂的决策边界。