多层感知机和神经网络的区别

多层感知机（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种基于前馈神经网络的模型，它包含多个隐藏层和至少一个输出层。每个隐藏层通常采用激活函数对其输入进行非线性变换，以产生更高级别的特征表示。MLP 是一种监督学习模型，常用于分类和回归任务。

神经网络是一种广义的模型，包括了多种类型的神经元和连接方式。它通常包含输入层、输出层和隐藏层，每个神经元通过其输入的加权和经过激活函数后输出。神经网络可以用于监督学习、无监督学习和强化学习等任务。

因此，MLP 是神经网络的一种特殊形式，区别在于 MLP 只包含前馈神经网络，并且具有多个隐藏层，而神经网络是一个更加通用的模型，可以包含多种类型的神经元和连接方式。