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多层感知机（MLP）详解
资料介绍
多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）是一种前馈人工神经网络，由多层神经元组成，包括输入层、至少一个隐藏层和输出层。它是感知机的扩展，通过引入隐藏层和激活函数，能够处理非线性可分问题，是深度学习的基础模型之一。
输入层
输入层负责接收原始数据，每个神经元对应一个输入特征。例如，处理MNIST手写数字图像时，输入层神经元数量为784（28×28像素）。输入层神经元仅传递输入值，不进行计算处理。
隐藏层
隐藏层位于输入层和输出层之间，是MLP的核心计算层，可包含一层或多层。隐藏层的神经元通过权重与前一层连接，并通过激活函数引入非线性变换。隐藏层数量和神经元数量是重要的超参数，需通过实验调整以避免过拟合或欠拟合。
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