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第567章 多层感知机（第4页）
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输出层：生成文本、回答问题。
（3）金融预测
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输入层：股票价格、经济指标。
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隐藏层：分析趋势、市场情绪。
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输出层：预测未来价格走势。
5.
结论
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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。
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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。
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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。
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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！
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