Multilayer peceptron 有哪些部分

Multilayer perceptron 由以下部分组成：

1. 输入层：接收输入数据，通常是向量形式。

2. 隐藏层：由多个神经元组成，每个神经元有多个输入和一个输出。每个神经元的输出通过激活函数传递给下一层。

3. 输出层：通过激活函数将隐藏层的输出转换为最终的输出结果。

4. 权重：每个神经元之间的连接都有一个权重，用于调整每个输入对神经元输出的影响。

5. 偏置：每个神经元都有一个偏置项，用于调整神经元的激活阈值。

6. 激活函数：用于将输入值映射到神经元的输出值，通常是非线性函数，如sigmoid、ReLU等。

7. 损失函数：用于衡量模型预测结果和真实值之间的差异。

8. 优化器：用于更新模型的权重和偏置，以最小化损失函数。常见的优化器包括梯度下降、Adam等。