提到人工智能，多层感知机（MLP）和神经网络是绕不开的话题。那么它们之间到底有什么区别呢？🧐
首先，多层感知机是一种特殊的神经网络。它属于前馈神经网络的一种，数据从输入层到输出层单向流动，没有反馈循环。而神经网络是一个更广的概念，它包括了多种结构，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及多层感知机本身。换句话说，多层感知机只是神经网络大家庭中的一个成员，就像苹果是水果的一种。🍎>NN
其次，在结构上，多层感知机由多个全连接层组成，每一层的神经元都与下一层的所有神经元相连。而神经网络则可以根据任务需求设计不同的连接方式，比如CNN中会用到卷积层来提取图像特征，RNN则擅长处理序列数据。💡
最后，它们的应用场景也有所不同。多层感知机常用于分类和回归问题，适合处理结构化数据；而神经网络则广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。🎯📈
简单来说，多层感知机是神经网络中的一个经典模型，两者相辅相成，共同推动着AI技术的发展！🚀🌟
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