Structure of MLP

多层感知器（MLP）是一种前馈人工神经网络，其结构包括输入层、隐藏层和输出层。每一层都由多个神经元组成，这些神经元之间通过权重连接。输入层接收外部数据，隐藏层进行数据处理和特征提取，最后输出层生成模型的预测结果。MLP使用反向传播算法进行训练，通过调整权重来最小化预测值与实际值之间的误差。MLP可以处理线性和非线性问题，广泛应用于模式识别、分类和回归等任务。