MLP神经网络结构图

### 多层感知器(MLP)神经网络架构

多层感知器是一种前馈人工神经网络模型，映射一组输入数据到一组适当输出。MLP由至少三层组成：一个输入层、若干隐藏层以及一个输出层[^2]。

每一层中的节点都与下一层的所有节点相连，形成全连接网络结构。各层之间的连接权重代表了不同节点间的信息传递强度，在训练过程中通过反向传播算法不断调整优化以最小化损失函数。

#### MLP 架构图示例

下面是一个简单的三层数字分类任务使用的MLP架构：

graph TD;
    A[input_1] --> B(Hidden Layer 1);
    B --> C(Output Layer);
    D[input_2] --> B;
    E[input_n] --> B;

    subgraph Hidden Layer 1
        F[node_1];
        G[node_2];
        H[node_m];
        B --> F;
        B --> G;
        B --> H;
    end
    
    subgraph Output Layer
        I[class_1];
        J[class_k];
        C --> I;
        C --> J;
    end

此图表展示了具有单个隐藏层的MLP结构，其中`input_1`, `input_2`, ..., `input_n` 表示输入特征；而 `class_1`, `class_k` 则对应可能的类别标签。实际应用中可能会有更多层次和更复杂的连接方式来适应具体需求。

对于更加复杂的应用场景，可以增加更多的隐藏层并调节每层内的节点数量，从而构建更深更强大的MLP模型。