机器学习神经网络多层感知器

多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）是一种基于神经网络结构的机器学习模型。它由一个或多个神经元层组成，每个神经元层之间通过权重连接进行信息传递。

在多层感知器中，输入数据通过输入层进入神经网络，然后通过一系列的隐藏层进行处理，最后输出到输出层得到预测结果。隐藏层和输出层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接，并通过权重来调整输入信号的影响力。

多层感知器的每个神经元通常使用激活函数来引入非线性性。这使得模型能够对非线性关系进行建模，从而提高了其表达能力和预测准确性。

训练多层感知器通常使用反向传播算法，该算法通过计算预测输出与实际输出之间的误差，并利用链式法则来更新网络中的权重。反向传播算法通过迭代优化权重，使得模型能够逐渐学习到输入与输出之间的映射关系。

多层感知器在各种任务中都有广泛应用，例如分类、回归和模式识别等。它是神经网络领域中最常见和基础的模型之一。