多层感知机mlp原理介绍基础代码介绍

多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP），也称为前馈神经网络，是一种基本的深度学习模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个节点，每个节点通过激活函数处理来自上一层的信号。其工作原理基于反向传播算法：

1. 输入层接收原始数据，并将其传递给隐藏层。
2. 隐藏层中，每个神经元通过权重乘以前一层的输入，加上偏置项，然后应用激活函数（如sigmoid、ReLU等），得到非线性的转换。
3. 输出层对隐藏层的输出做进一步计算，得出最终的预测结果。

基础代码通常会使用Python库如TensorFlow或PyTorch实现，以下是使用PyTorch的一个简单示例：

import torch
from torch import nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)   # 第一个全连接层
        self.relu = nn.ReLU()                         # 激活函数
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)  # 输出层

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型
model = MLP(input_size=784, hidden_size=128, output_size=10)

# 假设我们有训练数据x和y
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
for inputs, targets in train_loader:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在这个例子中，`forward`函数实现了整个前向传播过程。训练过程中，通过反向传播更新权重以最小化损失。