multilayer

神经网络中的多层感知机（Multilayer Perceptron）是一种常见的人工神经网络结构。它由多个神经元层组成，每一层通过权重连接到下一层。输入层接受外部输入，输出层生成最终的预测结果。中间的隐藏层对输入进行非线性转换，增加模型的表达能力。

多层感知机的每个神经元都使用激活函数对输入进行非线性变换，常见的激活函数有sigmoid、ReLU等。通过反向传播算法，我们可以根据预测结果和真实标签之间的差异来更新网络中的权重，从而优化模型的性能。

多层感知机可以用于分类和回归任务，可以处理非线性关系，并且在数据集较大时表现良好。然而，多层感知机也有一些限制，比如容易过拟合、对于高维稀疏数据的处理不够高效等。近年来，随着深度学习的发展，更加复杂的神经网络结构如卷积神经网络和循环神经网络得到了广泛应用。