基于MLP的体系结构。

MLP是一种多层感知器，是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都与前一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重。隐藏层和输出层的神经元都有一个激活函数，通常是sigmoid函数或ReLU函数。MLP可以用于分类和回归问题。

在训练MLP时，通常使用反向传播算法来计算权重的梯度，并使用梯度下降算法来更新权重。MLP的性能取决于隐藏层的大小、激活函数的选择和训练算法的选择。