1. MLP--多層感知機
多層感知機是深度學習中的一種基礎模型，主要用於監督學習中的分類問題，同時也在圖神經網路中扮演重要角色。以下是關於MLP的詳細解答：
基本定義：
- MLP，即多層感知機，是深度學習領域中的一種基礎網路結構。
- 它通過一系列全連接層處理輸入數據，每個層的神經元應用非線性激活函數對原始評分進行變換。
工作原理：
- 輸入數據通過多層全連接網路進行處理。
- 每一層的神經元接收前一層神經元的輸出作為輸入，並應用非線性激活函數進行變換。
- 最終，通過softmax函數計算出每個類別可能的預測概率，形成概率分布。
在圖神經網路中的角色：
- 在圖數據處理中，MLP有時也指代消息傳遞層感知機。
- 它作為圖神經網路中的重要組成部分，負責對節點特徵進行轉換和聚合操作。
- 這種特定的MLP在圖結構的學習中發揮著重要作用，有助於捕捉圖數據中的復雜關系。
基本構成：
- MLP的基本構成包括層級結構，每個層級由全連接的神經元網路構成。
- 神經元間的連接以及其內部的激活函數對模型性能有直接影響。
訓練過程：
- 前向傳播用於計算輸出。
- 反向傳播演算法則用於參數更新和模型訓練，通過優化權重矩陣和偏置向量來提高模型的性能。
性能優化：
- 模型的性能關鍵在於結構設計和參數調整。
- 通過精細設定每一層的神經元數量、選擇適當的激活函數，以及優化權重矩陣和偏置向量，MLP能夠勝任各種復雜的非線性分類和回歸任務。