1.模型原理

多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络，用于解决分类和回归问题。它包含输入层、若干个隐藏层和输出层，每个神经元都与前一层的所有神经元连接，而隐藏层和输出层的神经元通过权重进行连接。这些权重在训练过程中调整以最小化损失函数，从而使模型能够学习数据的特征和模式。

模型原理：

1. 输入层（Input Layer）： 接受特征向量作为输入。

2. 隐藏层（Hidden Layers）： 通过一系列权重和激活函数的计算，将输入层的特征转化为更高层次的表示。每一层的输出都作为下一层的输入。

3. 输出层（Output Layer）： 最后一个隐藏层连接到输出层，输出层的神经元表示不同的类别或预测值。