视频字幕
多层感知机是深度学习中最基础的神经网络结构。它由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。每层包含多个神经元，层与层之间全连接。通过多层非线性变换，MLP能够学习输入和输出之间的复杂映射关系。
神经元是MLP的基本计算单元。每个神经元接收多个输入，每个输入都有对应的权重。神经元首先计算所有输入的加权求和，再加上偏置项。然后将这个结果通过激活函数进行非线性变换，产生输出。这个输出会传递给下一层的神经元作为输入。
激活函数是MLP中的关键组件，它为网络引入非线性变换能力。常用的激活函数包括ReLU函数，它将负值变为零；Sigmoid函数，输出范围在0到1之间；以及Tanh函数，输出范围在负1到1之间。如果没有激活函数，多层网络就只能学习线性关系，失去了深度学习的优势。
前向传播是MLP中数据流动的过程。输入数据首先进入输入层，然后逐层向前传播。在每一层中，神经元接收上一层的输出，进行加权求和和激活函数变换，将结果传递给下一层。这个过程从输入层开始，经过所有隐藏层，最终到达输出层产生预测结果。整个过程是确定性的数学计算。
反向传播是MLP学习的核心机制。首先计算预测结果与真实值之间的误差，使用损失函数来衡量。然后误差信息从输出层开始，逐层向前传播到输入层。在这个过程中，算法计算每个权重对总误差的贡献，即梯度。最后使用梯度下降等优化算法更新所有权重和偏置。通过不断重复这个过程，MLP就能从训练数据中学习到输入输出之间的复杂映射关系。