多层感知机和全连接层的区别

多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种基本的前馈神经网络模型，由多个全连接层组成。全连接层是神经网络中的一种基本层类型。

区别如下：
1. 结构不同：多层感知机由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都是全连接层。而全连接层是神经网络中的一种基本层类型，可以存在于多层感知机中，也可以存在于其他类型的神经网络中。
2. 功能不同：多层感知机通过多个全连接层进行信息传递和特征提取，以实现对输入数据的分类或回归任务。全连接层则负责将输入数据与权重进行线性组合，并通过激活函数进行非线性变换。
3. 应用范围不同：多层感知机广泛应用于各种机器学习任务，如图像分类、语音识别等。而全连接层作为神经网络的基本组成单元，可以存在于各种类型的神经网络中，如卷积神经网络、循环神经网络等。