解释MLP难学习深层网络的原因，并给出三种可以使感知器由浅层到深层的改进方法 简述4种以上使用动量的随即优化方法，说明它们有什么区别

MLP难学习深层网络的原因主要是由于梯度消失和梯度爆炸问题，这是由于深层网络的反向传播算法中的链式法则导致的。在反向传播过程中，梯度信息会随着网络层数的增加而不断衰减，最终在深层网络中消失或爆炸。

以下是三种可以使感知器由浅层到深层的改进方法：

1. 逐层预训练：逐层预训练是一种无监督学习方法，通过逐层训练自编码器或受限玻尔兹曼机等模型，将浅层网络的权重初始化为一个较好的起始点，然后再进行有监督的微调。

2. 残差连接：残差连接是一种跨层连接方法，可以将前一层的输出直接连接到后一层的输入，使得梯度可以更容易地通过网络中的跨层连接传递，从而避免梯度消失和梯度爆炸问题。

3. 规范化方法：规范化方法包括批量归一化、层归一化等，可以对网络中的每一层进行规范化，从而使得网络中的梯度更加稳定，避免梯度消失和梯度爆炸问题。

四种以上使用动量的随机优化方法包括：

1. Momentum：动量法通过引入动量项来加速梯度下降过程，可以使得梯度更新更加平滑，从而加快学习速度。

2. Nesterov Accelerated Gradient (NAG)：NAG是一种基于动量的优化方法，与标准动量法不同的是，它在计算梯度时先使用动量将当前位置向前推一步，然后再计算梯度。

3. Adagrad：Adagrad是一种自适应学习率的优化方法，它可以根据历史梯度信息自适应地调整学习率，从而使得参数的更新更加平稳。

4. RMSprop：RMSprop是一种基于自适应学习率的优化方法，它可以根据历史梯度信息调整学习率，同时还可以限制梯度的大小，从而防止梯度爆炸。

这些方法的区别在于它们计算梯度和更新参数的方式不同，每种方法都有其适用的场景和优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。