多层感知机（MLP）

最新推荐文章于 2025-04-10 10:25:38 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 算法 神经网络 深度学习 人工智能 机器学习
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本文详细介绍了多层感知机（MLP）作为深度神经网络（DNN）的基础，包括其与感知机的区别、神经网络结构、前向传播和反向传播算法。MLP通过多层全连接的神经元，利用激活函数增强模型表达能力，能够处理复杂的分类和回归问题。

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1.多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法,有时候提起DNN就是指MLP

2.感知机跟SVM优化的目标一致，损失函数不同(前者分母限制为1，后者分子限制为1)

3.神经网络由输入层(第一层)、隐藏层(中间层)和输出层(最后一层)构成

4.在MLP中,层与层之间是全连接的

5.前向传播算法用于求解相邻两层间输出的关系,某层的输入就是上一层的输出

6.反向传播算法(BP)用于求解各层的系数关系矩阵W和偏倚向量b

7.求解MLP采取梯度下降法

多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP），是深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）的基础算法，因此有时候说DNN就是指多层感知机。

我们在感知机与线性判别分析一文中简要提到了感知机的思想——错误驱动。为了更好介绍多层感知机，先回顾一下感知机算法。

感知机

感知机的损失函数为

注࿱

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【深度学习】多层感知机（MLP）
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多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种前向人工神经网络模型，由多个神经元组成的网络层间以全连接的方式连接。MLP由若干个神经元组成的多个层次组成，其中包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收输入数据，并将数据传递给隐藏层。隐藏层通过激活函数将输入值转换为输出值，并将其传递到输出层。输出层给出最终的预测结果。每个神经元在隐藏层和输出层中都有权重和偏置，可以看作一个非线性的函数，它接收来自上一层神经元的输入，并根据权重和偏置进行一系列的计算，最终产生输出。
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