人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下多層感知器MLP。 

感知器（Perceptron）是ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（請參見人工智能（25））的一個概念，由Frank Rosenblatt于1950s第一次引入。

單層感知器（Single Layer Perceptron）是最簡單的ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它包含輸入層和輸出層，而輸入層和輸出層是直接相連的。單層感知器僅能處理線性問題，不能處理非線性問題。今天想要跟大家探討的是MLP多層感知器。

MLP多層感知器是一種前向結(jié)構(gòu)的ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 多層感知器（MLP）能夠處理非線性可分離的問題。

MLP概念：

MLP多層感知器（Multi－layerPerceptron）是一種前向結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN，映射一組輸入向量到一組輸出向量。MLP可以被看做是一個有向圖，由多個節(jié)點層組成，每一層全連接到下一層。除了輸入節(jié)點，每個節(jié)點都是一個帶有非線性激活函數(shù)的神經(jīng)元。使用BP反向傳播算法的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練MLP。MLP是感知器的推廣，克服了感知器不能對線性不可分數(shù)據(jù)進(jìn)行識別的弱點。

相對于單層感知器，MLP多層感知器輸出端從一個變到了多個；輸入端和輸出端之間也不光只有一層，現(xiàn)在又兩層：輸出層和隱藏層。

基于反向傳播學(xué)習(xí)的是典型的前饋網(wǎng)絡(luò)， 其信息處理方向從輸入層到各隱層再到輸出層，逐層進(jìn)行。隱層實現(xiàn)對輸入空間的非線性映射，輸出層實現(xiàn)線性分類，非線性映射方式和線性判別函數(shù)可以同時學(xué)習(xí)。

MLP激活函數(shù)

MLP可使用任何形式的激活函數(shù)，譬如階梯函數(shù)或邏輯乙形函數(shù)（logistic sigmoid function），但為了使用反向傳播算法進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，激活函數(shù)必須限制為可微函數(shù)。由于具有良好可微性，很多乙形函數(shù)，尤其是雙曲正切函數(shù)（Hyperbolictangent）及邏輯乙形函數(shù)，被采用為激活函數(shù)。

激活函數(shù)的作用是將非線性引入神經(jīng)元的輸出。因為大多數(shù)現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)都是非線性的，希望神經(jīng)元能夠?qū)W習(xí)非線性的函數(shù)表示，所以這種應(yīng)用至關(guān)重要。

MLP原理：

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最先發(fā)明也是最簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它包含了安排在多個層中的多個神經(jīng)元。相鄰層的節(jié)點有連接或者邊（edge）。所有的連接都配有權(quán)重。

一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以包含三種節(jié)點：

1）輸入節(jié)點（Input Nodes）：也稱為輸入層，輸入節(jié)點從外部世界提供信息，。在輸入節(jié)點中，不進(jìn)行任何的計算，僅向隱藏節(jié)點傳遞信息。

2）隱藏節(jié)點（Hidden Nodes）：隱藏節(jié)點和外部世界沒有直接聯(lián)系。這些節(jié)點進(jìn)行計算，并將信息從輸入節(jié)點傳遞到輸出節(jié)點。隱藏節(jié)點也稱為隱藏層。盡管一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有一個輸入層和一個輸出層，但網(wǎng)絡(luò)里可以沒有也可以有多個隱藏層。

3）輸出節(jié)點（Output Nodes）：輸出節(jié)點也稱為輸出層，負(fù)責(zé)計算，并從網(wǎng)絡(luò)向外部世界傳遞信息。

在前饋網(wǎng)絡(luò)中，信息只單向移動——從輸入層開始前向移動，然后通過隱藏層，再到輸出層。在網(wǎng)絡(luò)中沒有循環(huán)或回路。

MLP多層感知器就是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個例子，除了一個輸入層和一個輸出層以外，至少包含有一個隱藏層。單層感知器只能學(xué)習(xí)線性函數(shù)，而多層感知器也可以學(xué)習(xí)非線性函數(shù)。

MLP訓(xùn)練過程：

一般采用BP反向傳播算法來訓(xùn)練MPL多層感知器。采用BP反向傳播算法就像從錯誤中學(xué)習(xí)。監(jiān)督者在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)犯錯誤時進(jìn)行糾正。MLP包含多層節(jié)點；輸入層，中間隱藏層和輸出層。相鄰層節(jié)點的連接都有配有權(quán)重。學(xué)習(xí)的目的是為這些邊緣分配正確的權(quán)重。通過輸入向量，這些權(quán)重可以決定輸出向量。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練集是已標(biāo)注的。這意味著對于一些給定的輸入，能夠知道期望的輸出（標(biāo)注）。

MLP訓(xùn)練過程大致如下：

1）所有邊的權(quán)重隨機分配；

2）前向傳播：利用訓(xùn)練集中所有樣本的輸入特征，作為輸入層，對于所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的輸入，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都被激活，然后經(jīng)過前向傳播，得到輸出值。

3）反向傳播：利用輸出值和樣本值計算總誤差，再利用反向傳播來更新權(quán)重。

4）重復(fù)2）～3）， 直到輸出誤差低于制定的標(biāo)準(zhǔn)。

上述過程結(jié)束后，就得到了一個學(xué)習(xí)過的MLP網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是可以接受新輸入的。

MLP優(yōu)點：

1）高度的并行處理；

2）高度的非線性全局作用；

3）良好的容錯性；

4）具有聯(lián)想記憶功能；

5）非常強的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能。

MLP缺點：

1）網(wǎng)絡(luò)的隱含節(jié)點個數(shù)選取非常難；

2）停止閾值、學(xué)習(xí)率、動量常數(shù)需要采用”trial－and－error”法，極其耗時；

3）學(xué)習(xí)速度慢；

4）容易陷入局部極值；

5）學(xué)習(xí)可能會不夠充分。

MLP應(yīng)用：

MLP在80年代的時候曾是相當(dāng)流行的機器學(xué)習(xí)方法，擁有廣泛的應(yīng)用場景，譬如語音識別、圖像識別、機器翻譯等等，但自90年代以來，MLP遇到來自更為簡單的支持向量機的強勁競爭。近來，由于深層學(xué)習(xí)的成功，MLP又重新得到了關(guān)注。

常被MLP用來進(jìn)行學(xué)習(xí)的反向傳播算法，在模式識別的領(lǐng)域中算是標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并在計算神經(jīng)學(xué)及并行分布式處理領(lǐng)域中，持續(xù)成為被研究的課題。MLP已被證明是一種通用的函數(shù)近似方法，可以被用來擬合復(fù)雜的函數(shù)，或解決分類問題。

結(jié)語：

MLP多層感知器是一種前向結(jié)構(gòu)的ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 它能夠處理非線性可分離的問題，值得深入研究。為了實現(xiàn)MLP多層感知器，會用到BP反向傳播算法。MLP可使用任何形式的激活函數(shù)，但為了使用反向傳播算法進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，激活函數(shù)必須限制為可微函數(shù)。MLP算法應(yīng)用范圍較廣，擴展性也強，可應(yīng)用于語音識別、圖像識別、機器翻譯等領(lǐng)域。