多層感知機（MLP）是一種人工神經網路模型，具有多個隱藏層，用於在輸入數據上學習內在特徵表示，並執行各種機器學習任務。MLP通過前饋連線多個非線性計算層，能夠自動提取輸入數據的抽象特徵，適用於圖像分類、語音識別、自然語言處理等多個領域。
MLP的核心組成部分包括輸入層、隱藏層和輸出層。其中，輸入層接收原始數據向量，這些數據經過隱藏層的處理，最終由輸出層產生預測結果。每個隱藏層包含多個神經元，這些神經元通過權重和偏差進行連線。MLP的學習過程包括訓練階段和預測階段：
訓練階段。MLP在輸入數據上接受訓練，通過反向傳播算法調整權重和偏差以最小化損失函式值。這通常涉及選擇激活函式（如ReLU、Sigmoid或Tanh）、損失函式（如交叉熵或均方誤差），以及最佳化算法（如隨機梯度下降或Adam最佳化器）。
預測階段。在測試數據上評估模型的性能，通常使用準確率、F1得分或召回率等指標來評估模型的性能。
MLP的訓練過程包括前向傳播和反向傳播兩個關鍵步驟：
前向傳播。輸入數據通過網路層，每層的輸出作為下一層的輸入。在這個過程中，數據會經過權重和偏差的轉換，以及激活函式的非線性映射。
反向傳播。計算網路輸出與實際值之間的誤差（損失）。然後，使用最佳化算法（如梯度下降）根據誤差反向調整網路的權重和偏差，以減小未來的預測誤差。
總的來說，MLP是一種功能強大的深度學習工具，適用於多種機器學習任務，其性能通過調整網路架構（如隱藏層的數量和每層的神經元數量）、選擇合適的激活函式和最佳化算法來最佳化。