MLP 是 多层感知器（Multi-layer Perceptron）的缩写，是一种前馈人工神经网络模型。它将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。
在人工智能和机器学习中，多层感知器是一种基本的神经网络结构，由多个层次的节点（或称为神经元）组成。每一层都从前一层接收输入，进行某种形式的转换，并将结果传递到下一层。这种结构使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。
与其他类型的神经网络相比，多层感知器的主要特点是它包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。这种层次化的结构使得网络能够学习更复杂、更抽象的特征表示。
多层感知器在许多领域都有广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。它是现代深度学习技术的基础之一，为各种复杂的机器学习任务提供了强大的工具。
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