国王知道自己的顾问系统有缺陷，于是决定引入一套学习机制，让顾问们通过经验不断优化决策。
（1）前向传播（Forward
Propagation）
国王向顾问们提交候选人名单，每个顾问按照自己擅长的领域打分，然后层层传递，最终大祭司给出决策。
数学上，这就是：
1.
每一层计算：
2.
通过激活函数：
3.
最终输出预测结果
。
但如果这个决策结果和实际情况不符呢？国王如何优化顾问们的判断呢？这就需要反向传播。
（2）反向传播（Backpropagation）
国王发现大祭司的决策和真实情况不符，比如他选了一位很强但不忠诚的战士。于是，他计算误差，并将这个信息反馈给顾问们，让他们调整评分标准。
数学上：
1.
计算损失（Loss），衡量预测值和真实值的误差：
2.
计算梯度，调整每一层的权重：
其中，
是学习率。
这就是梯度下降（Gradient
Descent），通过不断调整权重和偏置，使得最终预测更接近真实值。
最终，国王的顾问系统变得越来越精准，每一轮决策都会比上一轮更好。
4.
MLP
的现实应用
多层感知机在很多领域都有应用，特别适用于需要学习非线性关系的问题：
（1）图像识别
?
输入层：像素数据（RGB
值）。
?
隐藏层：识别边缘、颜色、形状等特征。
?
输出层：判断这是一只猫还是一只狗。
（2）自然语言处理
?
输入层：单词或句子。
?
隐藏层：学习语法结构、词义关联。
?
输出层：生成文本、回答问题。
（3）金融预测
?
输入层：股票价格、经济指标。
?
隐藏层：分析趋势、市场情绪。
?
输出层：预测未来价格走势。
5.
结论
?
单层感知机（Perceptron）
只能处理简单问题，无法学习复杂的非线性关系。
?
多层感知机（MLP）
通过多个隐藏层，使得神经网络可以学习更深层次的特征。
?
前向传播（Forward
Propagation）
计算预测值，反向传播（Backpropagation）
通过梯度下降优化参数，使模型不断学习和提高准确性。
?
MLP
是深度学习的基础，后来的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等都是在它的基础上发展出来的。
最终，国王成功地通过“多层感知机”找到最合适的守护者，而现代
AI
也通过
MLP
实现了从图像识别到金融预测的突破！
第567章 多层感知机[2/2页]