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多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种常见的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）模型，它由多个人工神经元组成的多层结构。每个神经元都与前一层的所有神经元连接，并且每条连接都有一个对应的权重。MLP通常包括输入层、若干个隐藏层和输出层。在输入层，神经元接收输入数据，并将其传递到下一层。隐藏层接收来自上一层的输入，并通过对输入加权求和并施加激活函数来产生输出。输出层则生成最终的输出结果。

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一般来说，RNN一般为W（in）和W（out），还有中间的时序S（t），或者称为隐藏层。物理层面：电压和电流，或者说是信号强度和级性，竖轴为时序S（t），影响忆阻器的改变输出。模糊思想：对象和结果都不一样，能够解决非线性控制问题。在忆阻器中涉及到：1.非易失性 2.易失性。