多层感知机(MLP)

多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络，由一个或多个隐藏层和一个输出层组成。每个隐藏层包含多个神经元，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。MLP通常用于分类和回归问题。

MLP的训练通常使用反向传播算法，该算法通过计算损失函数的梯度来更新网络的权重。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU和tanh等。