单层感知机和多层感知机什么区别

单层感知机和多层感知机是两种不同的神经网络模型。

单层感知机是一种最简单的神经网络模型，它只包含一个神经元。该神经元接收输入的向量，对其进行线性加权和处理，再通过一个激活函数输出结果。单层感知机可以用于二分类问题，但是对于非线性可分的数据集，则无法进行正确分类。

多层感知机是一种包含多个神经元的神经网络模型，可以用于解决非线性可分问题。它由一个或多个隐藏层和一个输出层组成，每个层中都有多个神经元，每个神经元都与上一层的所有神经元相连。信息从输入层流向隐藏层，再从隐藏层流向输出层，整个过程都是单向的，没有反馈。不同层之间可以使用不同的激活函数，如sigmoid、ReLU等，以增加非线性拟合能力。多层感知机可以用于回归问题和分类问题。