多层感知机（MLP）步骤

多层感知机（MLP）是一种特的人工神经网络，它包含多神经元层，其中至少有一个隐藏层。MLP的训练过程主要依赖于反向传播算法。下面是MLP的步骤[^1]：

1. 初始化权重和偏：为每个神经元随机权重和偏置。

2. 前向播：将输入数据通过神经网络的每一层，计算每个神经元的输出。

3.算损失：将神经网络的输出与真实值进行比较，计算损失函数。

4. 反向传播：根据损失函数梯度，从输出层开始，逐层计算每个神经元的梯度，并更新权重和偏置。

5. 更新权重和偏置：使用梯度下降算法，根据计算得到的梯度更新每个神经元的权重和偏置。

6. 重复步骤2-5：重复执行前向传播和反向传播，直到达到预定的训练次数或达到收敛条件。

7. 预测：使用训练好的模型进行预测，将输入数据通过前向传播得到输出。