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多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种在各个领域中广泛应用的人工神经网络模型。本文将介绍多层感知机的基本原理、网络结构和训练方法，并探讨其在实际问题中的应用。多层感知机是一种前向人工神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。它通过权重和激活函数进行信息传递和处理。多层感知机的训练使用反向传播算法来调整权重和偏置，以优化网络的性能。文章还提供了一个使用Scikit-learn库实现手写数字分类的示例代码，并介绍了多层感知机在图像分类等领域中的应用。
来源：https://juejin.cn/ai
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