多层感知机的核心定义围绕 **“层数” 和 “非线性”** 展开，是对 “感知机” 的扩展：感知机（Perceptron）：1957 年提出的单层线性模型（输入层 + 输出层，无隐藏层），仅能解决 “线性可分问题”（如用直线分割二维数据），无法处理非线性问题（如异或 XOR）；多层感知机（MLP）：为解决感知机的局限性，在 “输入层” 和 “输出层” 之间加入至少 1 个隐藏层，并在隐藏层引入非线性激活函数（如 ReLU、sigmoid、tanh）的模型。关键特征。
