什么是多层感知机（MLP）模型？

多层感知机（MLP）模型是一种前馈神经网络模型，由多个神经元层组成，每个神经元层与下一层之间的连接是全连接的。每个神经元层由多个神经元组成，每个神经元接收上一层的输出，并将其加权求和后通过激活函数进行非线性变换，然后传递给下一层。MLP模型通过多个隐藏层来学习和提取输入数据的高级特征，最终输出一个或多个预测结果。

MLP模型的训练过程通常使用反向传播算法，通过最小化损失函数来调整模型的权重和偏置，以使模型能够更好地拟合训练数据。MLP模型在机器学习和深度学习中被广泛应用于分类和回归任务，具有较强的表达能力和适应性。

范例：<<引用:TensorFlow实现MLP多层感知机模型，具有一定的参考价值[^1]。引用:MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）[^2]。>>