在人工智能和机器学习领域，多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）是一种经典的前馈神经网络模型。它由多个神经元层组成，每一层都与下一层完全连接。这种结构使得MLP能够处理复杂的非线性关系，从而在各种任务中表现出色。
MLP的基本构建块是神经元，每个神经元接收来自上一层的所有输出作为输入，并通过一个激活函数对其进行转换。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等。这些激活函数赋予了网络非线性建模能力，使其能够捕捉数据中的复杂模式。
网络的第一层通常被称为输入层，用于接收原始数据；最后一层则是输出层，提供最终的预测结果。介于两者之间的层称为隐藏层，它们的数量和大小可以根据具体问题的需求进行调整。一般来说，增加隐藏层数目可以提高模型的表达能力，但同时也可能带来过拟合的风险。
训练过程中，MLP使用梯度下降算法来最小化损失函数，即衡量实际值与预测值之间差异的一个指标。通过反向传播机制计算梯度，并据此更新权重参数，以逐步改善模型性能直至达到收敛条件为止。
由于其强大的功能性和灵活性，多层感知器被广泛应用于图像识别、语音处理以及自然语言理解等多个领域。然而，在面对大规模高维数据时，如何有效地设计网络架构并避免过拟合仍然是研究者们关注的重点课题之一。未来随着硬件技术的进步及新算法的涌现，相信这一基础模型将继续发挥重要作用，并推动更多创新应用的发展。
