多层感知机​首先我们来介绍多层感知机，其实根据字面的意思我们已经能够了解大半，就是将一个简单的感知机进行连接，其中层数可以任意挑选，中的维度都可以任意挑选。它的样式是这样的。结构比较简单，输入层进来以后就和隐藏层进行权重转换，直到输出层。它的激活函数不是我们在我们的系统上搜索[感知机]的文章中提到的

感知机感知机是1957年提出的概念，一直被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性被广泛使用。我们可以将感知机理解成最简单的神经网络，一般解决线性的分类问题。上图就是一个简单的感知机，输入端是x序列，通过权重转换，然后经过激活函数f，最后得到预测分类，如公式1中描述的。$$ y=f(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i-\theta) \tag{1}$$import numpy as npn