1.模型原理
多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络，用于解决分类和回归问题。它包含输入层、若干个隐藏层和输出层，每个神经元都与前一层的所有神经元连接，而隐藏层和输出层的神经元通过权重进行连接。这些权重在训练过程中调整以最小化损失函数，从而使模型能够学习数据的特征和模式。
模型原理：
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输入层（Input Layer）： 接受特征向量作为输入。
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隐藏层（Hidden Layers）： 通过一系列权重和激活函数的计算，将输入层的特征转化为更高层次的表示。每一层的输出都作为下一层的输入。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-654253.html
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