多层感知器

多层感知器是一种人工神经网络，它由多个神经元层组成。每一层都包含若干个神经元，这些神经元之间通过连接权重相互连接。输入数据从第一层开始传递，经过逐层的加权和激活函数处理后，最终得到输出结果。 多层感知器具有很强的非线性拟合能力，可以用于解决复杂的分类和回归问题。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。此外，多层感知器还具有自适应学习的能力，可以根据训练数据自动调整连接权重，以达到更好的预测效果。