多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是深度学习领域中一种基础且强大的神经网络模型。它由多个全连接层组成，每个神经元接收前一层所有神经元的输入，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出结果。💡

MLP的核心在于隐藏层的设计，隐藏层的数量和神经元数量直接影响模型的表达能力。通常，随着层数增加，模型可以捕捉更复杂的特征，但同时也会面临过拟合的风险。因此，正则化技术如Dropout、L2正则化等成为优化的关键手段之一。🎯

在实际应用中，MLP广泛应用于分类与回归任务，比如手写数字识别、语音信号处理等领域。尽管近年来卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）逐渐占据主导地位，但MLP依然凭借其简洁性和灵活性，在特定场景下发挥重要作用。💪

无论技术如何演进，理解MLP的基本原理始终是迈进深度学习世界的基石。🚀 人工智能 机器学习 深度学习