多层线性神经网络模型

多层线性神经网络模型（Multi-layer Linear Neural Network Model）是一种常见的深度学习模型，也被称为前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。它由输入层、多个隐藏层和输出层组成，其中每一层都由多个节点组成，节点之间的连接具有权重，且每个节点都通过激活函数将其输入转换为输出。

在多层线性神经网络模型中，每个隐藏层的输出作为下一层的输入，最终产生输出结果。这种模型的训练方法通常是使用反向传播算法（Backpropagation），根据实际输出与期望输出之间的误差来调整每个连接的权重，以使误差最小化。

相比于单层线性神经网络模型，多层线性神经网络模型可以学习更加复杂的特征表示，并且可以在一定程度上解决非线性问题。目前，在图像识别、自然语言处理等领域中广泛应用。