层互连是完全连接的，所以一层中的每个节点都以一定的权重 w 连接到下一层的每个节点。
学习.MLP 在感知器中进行学习，通过每次处理数据后改变连接权重，降低输出与预测结果的误差量。这是有监督学习的一个例子，通过反向传播来实现，反向传播是线性感知器中最小均方算法的推广。我们可以将输出节点 j 的第 n 个数据点的误差表示为 formula_3，其中 d 是目标值，y 是由感知器预测的值。调整节点权重的方式是，尝试通过修正节点权重最小化输出的整体误差使用梯度下降，每个权重的修正