在看一些算法源码中会看到MLP，MLP是什么呢？通常在算法模型中，MLP表示Multi-Layer Perceptron，即多层感知器，它是一种前馈人工神经网络模型。MLP是一种基本的深度学习结构，可以用于解决各种监督学习问题，如分类、回归等。
可以从下面几点认识和理解MLP:
1. 结构
- MLP 至少包含三个层：输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层接收外部数据并传递给隐藏层。
- MLP可以有多个隐藏层。隐藏层处理输入数据，并转换为更高级别的特征，这些特征再被传递给输出层。
- 输出层产生最终的预测或分类结果。
2. 激活函数
- 在MLP的隐藏层和输出层中，通常使用激活函数（例如：Sigmoid、ReLU、Tanh等）引入非线性。因为如果没有激活函数，多层感知器将只是一个线性变换的叠加，它的能力将会非常有限。
3. 权重和偏置
- MLP中每个神经元都与它上一层的神经元通过权重连接。这些权重和神经元的偏置在训练过程中通过反向传播算法进行更新，以最小化预测值与实际值之间的误差。
4. 训练
- MLP的训练通常使用梯度下降或其变种（例如：Adam、RMSprop等）来最小化损失函数（如均方误差、交叉熵等）。
- 训练过程包括前向传播（计算预测值）和反向传播（计算梯度并更新权重和偏置）的迭代。