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多层感知机（MLP）作为人工神经网络的基本形式之一，通过引入隐藏层和非线性激活函数，克服了传统感知机无法处理线性不可分问题的局限。其架构由输入层、一个或多个隐藏层及输出层构成，包含权重、偏置等可训练参数。在前向传播过程中，信号逐层传递并计算输出；反向传播则利用梯度下降法将误差从输出层向输入层逐层调整参数。尽管MLP在分类与回归任务中表现良好，但其易过拟合、训练耗时长且难以解释的缺点限制了在复杂场景中的应用。本文系统解析MLP的工作机制，探讨其适用边界。