多層感知器意思
多層感知器（Multilayer Perceptron, MLP）是一種人工神經網路，由至少兩層神經元組成，這些神經元層之間通過加權連接。 MLP 通常包含一個輸入層、一個或多個隱藏層，以及一個輸出層。 MLP 可以學習和分類非線性數據，這是單層感知器（僅有一層神經元的神經網路）所不能做到的。
多層感知器的結構如下：
- 輸入層：接收數據輸入。
- 隱藏層：進行數據的轉換和加工。隱藏層中的神經元對輸入數據進行非線性轉換，這使得 MLP 能夠學習和分類非線性數據。
- 輸出層：根據隱藏層的輸出，產生最終的預測或分類結果。
在 MLP 中，每個神經元都會對其輸入進行加權求和，然後通過一個激活函數（如 Sigmoid、Tanh 或 ReLU）進行非線性轉換。這樣做可以增加模型的表達能力，使其能夠學習更複雜的數據關係。
多層感知器通過反向傳播算法來調整權重和偏置，以最小化預測值和實際輸出之間的誤差。這種算法在整個網路的層次上疊代進行，從輸出層開始，逐層向輸入層傳播誤差梯度，以便調整每個神經元的參數。
多層感知器在許多領域都有應用，包括模式識別、機器翻譯、自然語言處理、圖像處理和生物信息學等。隨著深度學習技術的發展，多層感知器作為一種基本的結構單元，也被用於構建更為複雜的深度神經網路。