MLP有几个主要组成部分？

MLP（多层感知机）是一种常见的人工神经网络模型，它由以下几个主要组成部分构成：

1. 输入层（Input Layer）：接收输入数据的层，每个输入特征对应一个输入节点。

2. 隐藏层（Hidden Layer）：位于输入层和输出层之间的一层或多层神经元层。隐藏层的作用是对输入数据进行非线性变换和特征提取。

3. 输出层（Output Layer）：输出模型预测结果的层，通常是一个分类器或回归器。

4. 权重（Weights）：连接神经元之间的边上的参数，用于调整输入信号的权重。

5. 偏置（Biases）：每个神经元都有一个偏置项，用于调整神经元的激活阈值。

6. 激活函数（Activation Function）：应用于每个神经元的非线性函数，用于引入非线性变换能力。

7. 前向传播（Forward Propagation）：从输入层到输出层的信号传递过程，通过计算每个神经元的加权和并应用激活函数来生成输出。

8. 反向传播（Backpropagation）：通过计算损失函数对权重和偏置的梯度，从输出层向输入层反向传播误差信号，以便更新参数。

9. 损失函数（Loss Function）：衡量模型预测结果与真实值之间的差异程度，用于优化模型参数。