在本笔记中，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的相关概念，并将其运用到最基础的MNIST数据集分类任务中，同时展示相关代码。本笔记主要从下面四个方面展开： 文章目录1 多层感知机(MLP)理论知识1.1 隐藏层1.2 激活函数1.3 多层感知机1.4 交叉熵(cross entropy)损失函数2. MNIST数据集简介3. 代码详解及结果展示4. 心得体会 1 多层感知机(MLP)理论知识 1.1 隐藏层 多层感知机在单层神经网络