【mlp是什么意思】MLP 是 Multi-Layer Perceptron 的缩写，中文译为“多层感知机”，是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）中最基础、最经典的模型之一。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层的神经元之间通过权重连接，并通过激活函数进行非线性变换。
MLP 被广泛应用于分类、回归等任务中，尤其是在早期的机器学习阶段，它是构建更复杂网络（如深度神经网络）的基础。虽然 MLP 本身结构简单，但它的原理对理解现代深度学习至关重要。
表格展示：
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Multi-Layer Perceptron |
| 中文名称 | 多层感知机 |
| 所属领域 | 人工神经网络、机器学习 |
| 基本结构 | 输入层、隐藏层、输出层 |
| 主要特点 | 非线性映射、多层结构、可训练参数 |
| 常见用途 | 分类、回归、模式识别 |
| 核心算法 | 反向传播（Backpropagation） |
| 优点 | 结构简单、易于实现、适用性强 |
| 缺点 | 对高维数据处理能力有限、容易过拟合 |
| 应用实例 | 手写数字识别、文本分类、金融预测 |
小结：
MLP 是神经网络中的基础模型，虽然在现代深度学习中已被更复杂的架构取代，但其原理仍是理解人工智能的重要基石。对于初学者来说，掌握 MLP 的工作原理有助于更好地理解后续的深度学习技术。
