多层感知器MLP

多层感知器MLP

多层感知机MLP（Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络。

它除了有输入和输出层，在输入输出层中间还多个隐层，就如识别数字的有两层隐层、最简单的MLP只有一层隐层。（多层感知机层与层之间是全连接的）

当我们试图用多层感知MLP来识别数字时，我们给识别的数字各个部位赋予不同的灰度（0~1灰度）。

输入层将不同的灰度传送到与它连接的隐层，隐层将灰度最亮的传入下一层，直到最后一层输出层输出系统识别出的数字。（这里提到的灰度可以看作为权重，从输入层开始不断计算权重传至下一层直至输出层判断出数字）

我们将这装有0~1数字的容器看作一个神经元，常用Sigmoid函数来表示神经元

sigmoid函数非常常用，又叫logistic/逻辑斯蒂曲线。它能把非常大的负值变成接*0，非常大的正值变成接*1，在取值0附**稳增长[Wa是权重（也叫连接系数），b是偏置]

偏置的设置相当于为权重的计算加一层保险以防止判断出错。

 

 

因此，MLP所有的参数就是各个层之间的连接权重以及偏置