多层感知机与神经网络区别

多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）是一种最基础的神经网络模型之一，它由一个或多个全连接层组成，其中每个神经元都与前一层的所有神经元相连。与MLP不同的是，神经网络是一种更加通用的神经网络模型，它可以由多个不同类型的神经元和层组成，例如卷积层、池化层、循环层等，每个层都有不同的特点和作用。

另一个不同点是，MLP通常被用于解决分类和回归问题，而神经网络可以解决更复杂的问题，例如图像处理、自然语言处理、语音识别等。神经网络也可以用于无监督学习，例如自编码器、生成式对抗网络等。

此外，神经网络通常比MLP更深、更复杂，需要更多的计算资源和更长的训练时间来训练。神经网络的训练通常使用梯度下降等优化算法，需要调整的参数也更多。

总的来说，多层感知机是神经网络的一种基础形式，它通常用于解决基本的分类和回归问题，而神经网络则更加通用和复杂，可以用于解决更广泛和更复杂的问题。