如果说“感知机”是单个的神经元，那么“多层感知机”就是将分散的神经元，连接成了网络。

在输入层和输出层之间，再加入若干层，每层若干个神经元。

然后每一层的每个神经元，与下一层的每个神经元，都通过权重参数建立起连接……

层与层之间，完全连接。

也就是说，第i层的任意一个神经元，一定与第i+1层的任意一个神经元相连。

这就是多层感知机，简称MLP。

但仅仅简单组合在一起，还不算真正的“人工神经网络”，必须对“感知机”的基本结构，做出一定的改进。

首先，必须加入隐藏层，以增强模型的表达能力。

隐藏层可以有多层，层数越多，表达能力越强，但与此同时，也会增加模型的复杂度，导致计算量急遽增长。

其次，输出层的神经元允许拥有多个输出。

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