MLP和BP神经网络的区别

MLP（多层感知器）是一种前馈神经网络，它由至少三个层组成：输入层、隐藏层和输出层。每个层都由多个神经元组成，每个神经元都与上一层的所有神经元相连，并且每个连接都有一个权重。MLP 可以用于分类和回归问题。

BP（反向传播）是一种训练神经网络的算法。在 BP 神经网络中，误差从输出层向后传播，以更新每个神经元的权重。BP 神经网络通常用于训练多层感知器。

因此，MLP 是一种神经网络的架构，而 BP 是一种训练神经网络的算法。BP 神经网络使用 MLP 的架构，并用 BP 算法进行训练。