Multilayer Perceptron（MLP，多層感知機）是一種基礎的人工神經網絡，包含一個輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。MLP 的每個神經元與前一層所有神經元全連接，透過多層非線性激活函數，MLP 能夠學習複雜的非線性關係。
MLP 的主要特點：
• 結構：多層（通常至少兩層）全連接層與非線性激活函數（如 ReLU、sigmoid、tanh）組合。• 前向傳播：數據從輸入層依次通過隱藏層傳播到輸出層，無環路。
• 反向傳播學習：利用誤差反向傳播算法更新權重參數。
MLP 在機器翻譯中的應用：
• 雖然現代機器翻譯多使用 Transformer 等複雜架構，但 MLP 曾被用於早期的序列到序列模型中。
• 可以作為基本的語言模型或翻譯模型的組件，學習輸入和輸出間的映射關係。
• 近期研究也嘗試利用 MLP 作為 Transformer 的替代或組合部分來提升模型效率。
MLP 優勢：
• 結構簡單易於實現與訓練。
• 適合處理結構化數據與較小規模問題。
• 通過增加層數和單元，能近似任意複雜函數。
MLP 劣勢：
• 缺少局部連接與參數共享，計算量大，參數多。
• 對空間或序列數據的模式敏感度不如 CNN 或 Transformer。
• 不具備強大的自然語言長程依賴建模能力。
簡單來說，MLP 是一種基礎神經網絡架構，能進行非線性映射學習，曾廣泛用於機器翻譯等任務，但隨著深度學習技術演進，更複雜架構如 Transformer 已成主流。MLP 依然是理解神經網絡與深度學習的基礎。Multilayer Perceptron（MLP，多層感知機）是一種基礎的人工神經網絡結構，包含多層全連接層，能學習複雜的非線性映射關係。MLP由輸入層、數個隱藏層和輸出層組成，每層神經元與下一層全部連接。
MLP的特點包括：
• 多層結構及非線性激活函數（如ReLU）使其能夠擬合複雜函數。
• 全連接架構，每個神經元與前層所有神經元連接。
• 通過反向傳播算法訓練權重。
在機器翻譯領域，MLP曾被早期序列到序列模型應用，用於學習輸入語句到輸出語句的映射。現代深度學習中，Transformer架構對長程依賴和結構化語言有更強能力，但MLP仍是理解神經網絡基礎和設計中重要的模組。
簡而言之，MLP是一個通用的神經網絡架構，能處理各種問題，包括機器翻譯，但隨著技術發展，變得多層和複雜的Transformer已佔主流。
