多層パーセプトロン
MLPは、確率的に問題を解くことができるため研究において有用である。MLPは適応度近似(英語版)のような極めて複雑な問題に対する近似解をしばしば与える。
MLPはCybenkoの定理(英語版)によって示されているように普遍的な関数近似器であるため、回帰分析によって数理モデルを作成するために使うことができる。分類は、応答変数がカテゴリ一変数(英語版)である時の回帰の特殊な例であり、MLPはよい分類アルゴリズムを作る。
MLPは1980年代に人気のある機械学習法であり、音声認識や画像認識、機械翻訳ソフトウェアといった多様な分野に応用されたが、その後より単純な(そして関連する)サポートベクターマシンとの激しい競争に直面した。ディープラーニングの成功によってバックプロパゲーションネットワークへの関心が戻った。