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层与层之间的神经元连接相互叠加起来，从而实现对数据的高度非线性转换。MLP通常包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。每个神经元都与前一层的所有神经元相连，并且具有权重和偏置。MLP的训练过程通常使用反向传播算法，该算法通过计算网络输出和目标值之间的误差来更新权重和偏置，以最小化误差。MLP在分类、回归和聚类等任务中都有广泛应用，并且在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果。