多层感知机和神经网络的区别

多层感知机是一种特殊的神经网络，它由多个全连接层组成。神经网络是一类模拟人脑神经元之间信息传递的数学模型，它可以通过学习适应不同的输入输出关系。简单来说，多层感知机是神经网络的一种具体实现方式，而神经网络包含了多种不同的结构和模型。另外，多层感知机只有输入层、隐藏层和输出层三层，而神经网络可以有更多的层数和更丰富的结构。