多层感知机是人工神经网络的核心结构之一，通过多层非线性变换实现复杂模式识别。以下是关键知识点：
🧠 基本组成
- 输入层：接收原始数据特征
- 隐藏层：包含神经元进行非线性计算（可多层）
- 输出层：生成最终预测结果
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh（决定非线性能力）
📈 工作原理
- 数据通过输入层传递到隐藏层
- 每个神经元计算加权和与激活函数
- 经过多层变换后输出结果
- 通过反向传播算法优化参数
🎯 典型应用场景
- 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 时间序列预测
- 特征提取与降维
- 联合概率建模
📌 优点与局限
✅ 优点：
- 能拟合复杂非线性关系
- 自动学习特征表示
- 适用于多种数据类型
⚠️ 局限：
- 容易过拟合（需正则化）
- 训练参数多（需优化算法）
- 需要大量计算资源
📚 扩展阅读
📌 提示：可通过调整隐藏层深度和宽度优化模型性能，建议从简单案例开始实践。