多層感知器

多層感知器 （ Multilayer Perceptron, 縮寫MLP ） 是一種前向結構的人工神經網絡 ， 映射一組輸入向量到一組輸出向量 。 MLP可以被看作是一個有向圖 ， 由多個的節點層所組成 ， 每一層都全連接到下一層 。 除了輸入節點 ， 每個節點都是一個帶有非線性激活函數的神經元 （ 或稱處理單元 ） 。 一種被稱爲反向傳播算法的監督學習方法常被用來訓練MLP 。 多層感知器遵循人類神經系統原理 ， 學習並進行數據預測 。 它首先學習 ， 然後使用權重存儲數據 ， 並使用算法來調整權重並減少訓練過程中的偏差 ， 即實際值和預測值之間的誤差 。 主要優勢在於其快速解決複雜問題的能力 。 多層感知的基本結構由三層組成 ： 第一輸入層 ， 中間隱藏層和最後輸出層 ， 輸入元素和權重的乘積被饋給具有神經元偏差的求和結點, 主要優勢在於其快速解決複雜問題的能力 。 MLP是感知器的推廣 ， 克服了感知器不能對線性不可分數據進行識別的弱點 。