4.4 多层感知机 (MLP) 与其他模型

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4.4 多层感知机 (MLP) 与其他模型 4.4 多层感知机 (MLP) 与其他模型在基于深度学习的时间序列预测领域，多层感知机 (MLP) 作为一种基础且强大的神经网络架构，扮演着重要的角色。本章节将深入探讨 MLP 的核心原理、其在时间序列预测中的应用，并将其与其他常见的深度学习模型进行比较，分析各自的优缺点及适用场景。 4.4.1 MLP 的核心原理与结构多层感知机 (MLP)，又称前馈神经网络 (Feedforward Neural Network)，是一种最简单的神经网络形式。它由至少三层神经元组成：输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。信息在网络中单向传播，从输入层经过隐藏层到达输出层，没有循环或反馈连接。