多层感知机模型
2024-03-22
多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP)是一种常见的人工神经网络模型,它由多个神经元层组成,每个神经元层都与前一层相连。本文将介绍多层感知机模型的原理、训练方法、优化技巧以及应用场景。 1. 多层感知机原理 多层感知机模型是由输入层、隐藏层和输出层组成的,其中输入层接收外部数据,隐藏层进行特征提取,输出层进行分类或回归。每个神经元都有一个激活函数,用于对输入信号进行加权求和并输出结果。在多层感知机中,每个神经元的输出作为下一层神经元的输入,通过反向传播算法进行训练,