.多层感知机神经网络的结构;

多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种常见的前馈神经网络模型，它由多个神经网络层组成，每个层都由多个神经元节点组成。MLP的结构包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层：接收外部输入的数据，每个输入节点对应输入数据的一个特征。

隐藏层：位于输入层和输出层之间的一层或多层，用于对输入数据进行非线性变换和特征提取。每个隐藏层由多个神经元节点组成，每个节点与上一层的所有节点相连。

输出层：输出最终的预测结果，通常是一个向量或者一个标量。每个输出节点对应一个类别或者一个预测值。

MLP的每个神经元节点都有权重和偏置，通过激活函数对输入信号进行加权求和并进行非线性变换。常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。

MLP通过反向传播算法来训练网络参数，即通过计算预测值与真实值之间的误差，并根据误差调整权重和偏置，以使得网络的预测结果更加准确。