mlp

多层感知器（MLP）是一种前馈人工神经网络，其将输入的多个非线性变换通过一个或多个非线性传递函数分层映射到输出空间中。它是深度学习中最基础的结构之一，可以用于解决分类和回归问题。MLP具有全连接层、激活函数和损失函数等基本组成部分。其中，全连接层实现神经元之间的连接，激活函数负责将线性组合的结果映射到非线性空间中，而损失函数则用于评估模型的性能。MLP在训练过程中使用反向传播算法进行参数更新，以最小化损失函数的值。虽然MLP结构简单，但其具有很好的通用性和可扩展性，因此在实际应用中被广泛采用。