（全网最详细的神经网络深度学习汇总讲解）神经网络看这一篇就够了，各类算法汇集------------第一集 前馈神经网络

前馈神经网络

前馈神经网络（feedforward neural network）是一种简单的神经网络，也被称为多层感知机（multi-layer perceptron，简称MLP），其中不同的神经元属于不同的层，由输入层-隐藏层-输出层构成，信号从输入层往输出层单向传递，中间无反馈，其目的是为了拟合某个函数。

MLP感知器网络

多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络，广泛应用于深度学习领域。它由至少一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层组成。每一层包含多个神经元，这些神经元通过激活函数引入非线性，使得网络能够学习复杂的非线性函数。MLP的训练通常采用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降法，通过调整网络中的权重和偏置来最小化预测误差。如图就是一个三层的感知机

在MLP中，输入数据首先通过输入层，然后逐层传递到隐藏层，最后到达输出层。在每一层，神经元的输出是上一层所有神经元输出的加权和，加上一个偏置项，然后通过激活函数进行非线性变换。这个过程称为前向传播。通过反向传播算法，网络可以计算损失函数对每个参数的梯度，并据此更新权重和偏置，以改善模型的预测性能。

BP神经网络

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，它通过误差反向传播算法进行训练&#