【mlp是什么意思】一、
MLP 是 Multi-Layer Perceptron 的缩写，中文译为“多层感知机”。它是神经网络中最基础的一种结构，广泛应用于机器学习和深度学习领域。MLP 由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层由多个神经元构成，通过非线性激活函数实现对数据的复杂映射。
在实际应用中，MLP 可用于分类、回归、模式识别等任务。虽然它比单层感知机更强大，但与现代深度神经网络相比，MLP 的结构相对简单，适合处理较为简单的数据集。
二、表格形式展示
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Multi-Layer Perceptron（多层感知机） |
| 定义 | 一种前馈神经网络，包含输入层、隐藏层和输出层，各层之间全连接。 |
| 结构 | 输入层 → 隐藏层（可有多个）→ 输出层 |
| 特点 | - 全连接结构 - 使用非线性激活函数 - 可以拟合非线性关系 |
| 用途 | 分类、回归、模式识别等基础任务 |
| 优点 | 结构简单，易于实现，适用于小规模数据集 |
| 缺点 | 对于高维或复杂数据表现有限，容易过拟合 |
| 常见激活函数 | Sigmoid、Tanh、ReLU 等 |
| 训练方法 | 反向传播算法（Backpropagation） |
三、结语
MLP 虽然结构简单，但在机器学习的发展过程中起到了重要的作用。它是理解更复杂的神经网络模型（如CNN、RNN、Transformer等）的基础。对于初学者来说，掌握 MLP 是进入深度学习世界的第一步。
