什么是多层感知机？
多层感知机（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种基本的人工神经网络模型，其结构由多个神经元组成的多层结构。它是一种前馈式神经网络，通常用于解决分类和回归问题。
MLP 的基本结构包括输入层、输出层和至少一层或多层的隐藏层。每个层都由多个神经元组成，每个神经元通过对输入值进行加权求和，并经过激活函数后生成输出。在训练过程中，MLP 通过反向传播算法来更新神经元之间的权重和偏置，以最小化预测输出与真实输出之间的误差。
相比于单层感知机，MLP 可以处理更加复杂的非线性关系，并且能够学习到更加抽象的特征表示。因此，它在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了很大成功，并广泛应用于各种实际场景中。
多层感知机（MLP）主要解决分类和回归的问题。主要的应用场景如下：
多层感知机，是较多早的机器学习模型，经常用于推荐系统、分本文类、音频处理、还有一些传统的机器学习任务，比如分类、回归、聚类等。当然技术没有好坏，需要根据实际场景来考虑，比如卷积神经对硬件的要求更高，对大规模数据集及图像处理任务，当然也是更突出，其实在简单的一些场景一般还是用多层感知机。
参考文章：
https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%9A%E5%B1%82%E6%84%9F%E7%9F%A5%E5%99%A8/?fr=ge_ala--百度百科
https://blog.csdn.net/linjing_zyq/article/details/?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%%2522%252C%2522scm%2522%253A%3...%2522%257D&request_id=19&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_click~default-2--null-null.142%5Ev76%5Econtrol_1,201%5Ev4%5Eadd_ask,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&utm_term=%E5%A4%9A%E5%B1%82%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA&spm=1018.2226.3001.4187
https://www.python100.com/html/107954.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/?utm_id=0
参考视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1vh4y1a7oV/?vd_source=7d0e42b081e08cb3cefaea55cc1fa8b7
相关文献：
https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-pytorch.pdf 中4.1多层感知机
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