bp神经网络与mlp区别

BP神经网络和MLP都是人工神经网络的一种，但它们有一些区别。

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法（backpropagation）的神经网络，它只包含一个隐层。BP神经网络通过将输入传递到隐层，再通过隐层传递到输出层，通过不断调整神经元之间的权重来训练模型，以使得模型的输出尽可能地接近目标输出。BP神经网络适用于解决分类和回归问题。

而MLP（多层感知机）是一种神经网络，它包含多个隐层。MLP可以通过不断调整神经元之间的权重来学习输入和输出之间的映射关系。MLP适用于解决更加复杂的问题，例如图像识别和语音识别等。与BP神经网络相比，MLP可以更好地处理非线性问题。

因此，BP神经网络和MLP都是神经网络的一种，但它们的结构和应用场景略有不同。