📚 多层感知机与神经网络学习总结 🧠

在人工智能领域，多层感知机（MLP） 和 深度神经网络（DNN） 是构建复杂模型的核心工具。它们通过层层连接的神经元模仿人脑处理信息的方式，实现从数据中提取特征并完成预测任务。🤔

首先，多层感知机是一种前馈型神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层中的神经元通过权重参数与其他层相连，经过激活函数（如ReLU或Sigmoid）处理后传递信息。这种结构能够解决线性不可分问题，比如分类和回归任务。💡

而深度神经网络则是多层感知机的扩展，通常包含多个隐藏层。随着层数增加，模型可以捕捉更复杂的模式，但这也带来了训练难度上升的问题。为此，研究者们提出了反向传播算法（Backpropagation），通过梯度下降优化权重，使网络逐步逼近最优解。🚀

总之，无论是简单的MLP还是复杂的DNN，它们都在图像识别、自然语言处理等领域发挥了巨大作用。未来，随着硬件性能提升和新算法涌现，这些技术将继续推动AI发展！🌟