学习语法结构、词义关联。

    ? 输出层：生成文本、回答问题。

    （3）金融预测

    ? 输入层：股票价格、经济指标。

    ? 隐藏层：分析趋势、市场情绪。

    ? 输出层：预测未来价格走势。

    5. 结论

    ? 单层感知机（perceptron） 只能处理简单问题，无法学习复杂的非线性关系。

    ? 多层感知机（mLp） 通过多个隐藏层，使得神经网络可以学习更深层次的特征。

    ? 前向传播（Forropagation） 计算预测值，反向传播（backpropagation） 通过梯度下降优化参数，使模型不断学习和提高准确性。

    ? mLp 是深度学习的基础，后来的卷积神经网络、循环神经网络（RNN）等都是在它的基础上发展出来的。

    最终，国王成功地通过“多层感知机”找到最合适的守护者，而现代 AI 也通过 mLp 实现了从图像识别到金融预测的突破！