🌟多层感知机与神经网络：从感知机到人工神经网络🌟

感知机（Perceptron）是人工神经网络（ANN）的基础单元，但它仅能处理线性可分问题。随着技术的发展，多层感知机（MLP）应运而生，成为构建复杂模型的核心工具之一。相比单一感知机，多层感知机通过引入隐藏层，能够解决非线性分类问题，大大扩展了应用场景。

🔍感知机 vs 多层感知机

感知机由输入层和输出层组成，结构简单但功能有限；而多层感知机则在此基础上增加了隐藏层，并利用激活函数赋予模型更强的表达能力。例如，ReLU函数可以有效缓解梯度消失问题，使得深层网络训练更加高效。

🌐神经网络的进化之路

从最初的单层感知机到如今复杂的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），人工神经网络正逐步模拟人脑的工作机制，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。未来，随着量子计算等新技术的融合，神经网络将展现出更强大的潜力！✨

人工智能 机器学习 深度学习

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