多层感知器网络 资金是运动的价值，资金的价值是随时间变化而变化的，是时间的函数，随时间的推移而增值，其增值的这部分资金就是原有资金的时间价值 多层感知器(MLP) 是一种多层前馈网络模型，它通常由三部分组成： 、一组感知单元组成输入层； 、一层或多层计算节点的隐藏层； 、一层计算节点的输出层。 它广泛应用于模式识别、图像处理、函数逼近、优化计算等领域。资金是运动的价值，资金的价值是随时间变化而变化的，是时间的函数，随时间的推移而增值，其增值的这部分资金就是原有资金的时间价值1. 多层感知器的网络结构 图1. 一个多层感知器的拓扑结构 资金是运动的价值，资金的价值是随时间变化而变化的，是时间的函数，随时间的推移而增值，其增值的这部分资金就是原有资金的时间价值 误差反向传播算法训练多层感知器，它由两次经过网络不同层的通过组成： 一次，前向通过； 一次，反向通过。资金是运动的价值，资金的价值是随时间变化而变化的，是时间的函数，随时间的推移而增值，其增值的这部分资金就是原有资金的时间价值资金是运动的价值，资金的价值是随时间变化而变化的，是时间的函数，随时间的推移而增值，其增值的这部分资金就是原
