多層感知器（MLP）算法是一種人工神經網路（ANN）模型，它由輸入層、一個或多個隱藏層以及輸出層組成。MLP的核心原理包括：
人工神經元：MLP中的神經元通過加權求和的方式接收輸入，並套用一個非線性激活函式來產生輸出。這模擬了生物神經網路中的神經元行為。
激活函式：為了引入非線性性質，MLP使用激活函式，如Sigmoid、ReLU、Tanh等，這些函式將神經元的輸出限制在特定範圍內，使得網路能夠學習複雜的非線性關係。
前向傳播：MLP的前向傳播過程是從輸入層開始，通過隱藏層，最終到達輸出層。在這個過程中，每個神經元的輸出作為下一個層神經元的輸入，涉及權重和偏置的計算以及激活函式的套用。
權重和偏置：權重表示神經元之間的連線強度，而偏置則確保輸出值不會隨意激活，有助於正確分類樣本。
MLP的訓練通常使用梯度下降算法，通過不斷調整權重和偏置來最小化損失函式，以達到預測或分類的目的。MLP可以用於各種任務，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。