??多層感知機(MLP)簡介??
發(fā)布時間：2025-04-07 15:00:52來源：
在人工智能領域，多層感知機（MLP）是一種非常基礎且重要的神經網絡模型。它屬于前饋神經網絡的一種，可以被看作是多個感知機疊加起來的結構。簡單來說，MLP由輸入層、若干隱藏層和輸出層組成，每一層都包含多個神經元，通過激活函數(shù)實現(xiàn)非線性映射。
隱藏層的存在讓MLP能夠處理復雜的非線性問題，這是其強大之處之一。常見的激活函數(shù)包括Sigmoid、ReLU等，它們幫助模型捕捉數(shù)據中的復雜模式。例如，在圖像識別任務中，MLP可以從像素點中提取特征并分類圖片。此外，MLP廣泛應用于回歸與分類任務，比如預測房價或判斷郵件是否為垃圾郵件。
盡管MLP簡單易懂，但它的應用潛力不可小覷。隨著深度學習的發(fā)展，更復雜的網絡如CNN和RNN逐漸興起，不過MLP依然是理解神經網絡原理的重要起點。?因此，掌握MLP對于初學者來說至關重要！??
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