多层感知机什么是？有什么作用？解决什么问题？
什么是多层感知机？
多层感知机（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种基本的人工神经网络模型，其结构由多个神经元组成的多层结构。它是一种前馈式神经网络，通常用于解决分类和回归问题。
MLP 的基本结构包括输入层、输出层和至少一层或多层的隐藏层。每个层都由多个神经元组成，每个神经元通过对输入值进行加权求和，并经过激活函数后生成输出。在训练过程中，MLP 通过反向传播算法来更新神经元之间的权重和偏置，以最小化预测输出与真实输出之间的误差。
相比于单层感知机，MLP 可以处理更加复杂的非线性关系，并且能够学习到更加抽象的特征表示。因此，它在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了很大成功，并广泛应用于各种实际场景中。
多层感知机解决了什么问题？
多层感知机（MLP）主要解决分类和回归的问题。主要的应用场景如下：
- 模式识别：MLP 可以用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。通过训练，它可以学习到有效的特征表示，从而准确地将输入模式分类。
- 自然语言处理：对于文本分类、情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务，MLP 可以学习到词汇之间的语义关系，从而对文本进行准确分类或预测。
- 语音识别：MLP 在语音识别领域被广泛应用。通过训练，它可以学习到语音信号中的声学特征，从而实现对语音的准确识别和转录。
- 预测和回归分析：MLP 可以用于解决各种回归问题，如房价预测、销量预测等。通过学习数据之间的非线性关系，MLP 可以提供准确的预测结果。
多层感知机与卷积神经有什么区别？
特征 | MLP | CNN |
|---|---|---|
结构 | 由多个全连接层组成 | 由卷积层、池化层和全连接层组成 |
参数共享 | 每个神经元有自己的参数，参数数量较大 | 使用卷积核对输入进行卷积操作，通过参数共享来减少参数数量 |
特征提取能力 | 对图像等高维数据的特征提取能力相对有限 | 可以有效地保留输入数据的空间结构信息，具有出色的特征提取能力 |
应用领域 | 传统的机器学习任务以及一些简单的模式识别问题 | 计算机视觉领域广泛应用，如图像分类、目标检测、图像分割等任务 |
最后
多层感知机，是较多早的机器学习模型，经常用于推荐系统、分本文类、音频处理、还有一些传统的机器学习任务，比如分类、回归、聚类等。当然技术没有好坏，需要根据实际场景来考虑，比如卷积神经对硬件的要求更高，对大规模数据集及图像处理任务，当然也是更突出，其实在简单的一些场景一般还是用多层感知机。
参考文章：
https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%9A%E5%B1%82%E6%84%9F%E7%9F%A5%E5%99%A8/10885549?fr=ge_ala--百度百科
https://blog.csdn.net/linjing_zyq/article/details/120942547?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167983765916800192298019%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=167983765916800192298019&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_click~default-2-120942547-null-null.142%5Ev76%5Econtrol_1,201%5Ev4%5Eadd_ask,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&utm_term=%E5%A4%9A%E5%B1%82%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA&spm=1018.2226.3001.4187
https://www.python100.com/html/107954.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/550657728?utm_id=0
参考视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1vh4y1a7oV/?vd_source=7d0e42b081e08cb3cefaea55cc1fa8b7
相关文献：
https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-pytorch.pdf 中4.1多层感知机