接下來就要進入我們的第一個例子:
如果我告訴你下面這張圖片的值是0到9的任意一個數字但不告訴你正確的值，你會知道這是一張數字5的照片嗎?為什麼呢?
你當然會知道，你可能會想說因為你有大腦可以判斷。但其實正確來說是透過大腦的神經細胞運作而得出的，而在機器學習的世界中，神經元就像是大腦的神經細胞一樣，經過層層的運算來得出輸入照片的預測值，經過單層運算的話稱為單層感知器，多層的運算則為我們的主角多層感知器(MLP)。
多層感知器是一種前向結構的人工神經網絡，他可以經由很多層的運作下(多層感知器經過發展後通常有一個輸入層、一個或多個隱藏層級一個輸出層)將多項輸入的項目得到所要的結果。
以下面這張圖為例，他就是有兩個隱藏層(Hidden Layer)的一種多層感知器，由上往下看首先會看到輸入層(Input Layer)有4個輸入值， 經過了隱藏層1以及隱藏層2的運算，得到了4個對應輸入層的輸出運算結果。
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