神经网络算法，多层前馈神经网络

神经网络算法是受生物神经系统启发的一种计算模型，用于处理复杂的数据模式和进行非线性预测。它们模仿人脑中神经元之间的连接方式，通过大量的输入与权重调整来学习输入数据的特征。多层前馈神经网络（Multi-layer Perceptron, MLP）是其中一种最基础和常见的类型。

在多层前馈神经网络中：
1. **输入层**：接收原始数据，比如图像像素或文本向量。
2. **隐藏层**：中间的非线性处理层，通过激活函数（如sigmoid、ReLU等）对输入进行变换，提取更高级别的特征。
3. **输出层**：根据任务的性质，可能是一个单一的值（回归）或多个类别（分类）。每个节点对应一个特定的预测结果。

训练过程通常是通过反向传播算法来进行的，即从输出层开始，根据实际结果和预测结果的差异，逐层调整权重，以最小化预测误差。这个过程需要大量标注数据，并可能使用梯度下降或其变种优化算法。

**相关问题--:**
1. 神经网络中的激活函数有哪些常见的类型？
2. 反向传播算法如何帮助神经网络优化权重？
3. 多层前馈网络在哪些领域有广泛应用？