多层感知机的故事：魔法议会的决策过程
在一个神秘的王国里，国王想要选出一位新的王国守护者。这个过程可不是随便挑选一个人，而是需要经过一套复杂的决策系统。
首先，国王召集了一群初级顾问（第一层），他们的任务是根据简单的标准筛选候选人，比如力量、智慧、忠诚等。然后，这些初级顾问会把筛选后的结果交给高级顾问（第二层），高级顾问会进一步综合分析，比如勇气、战斗经验、道德标准。最终，这些信息被提交给大祭司（输出层），由她做出最终决定——谁能成为王国的守护者！
这个复杂的决策过程，就像多层感知机（lp, ulti-yer perceptron）的工作方式——通过多层计算，逐步从简单特征提取更高层次的模式，最终得出精准的判断。
1 什么是多层感知机？
多层感知机（lp）是一种前馈神经网络，由多个感知机（神经元）组成，至少包含一个隐藏层，能够学习复杂的非线性关系。
lp 的基本结构包括：
输入层（put yer）：接收外界数据，比如图像、文本、传感器数据等。
隐藏层（hidden yers）：一层或多层，负责逐步提取更复杂的特征。
输出层（output yer）：根据处理的结果，输出最终的预测，比如分类结果、数值预测等。
数学上，lp 的计算流程如下：
1 计算加权和：
其中， 是权重矩阵， 是输入数据， 是偏置。
2 通过激活函数引入非线性：
这里的 可能是 re, sigoid, tanh 等激活函数，使得神经网络可以学习复杂的关系。
整个过程可以层层推进，直到输出层最终给出结果。
2 为什么单层感知机不够？（国王的错误决策）
想象国王直接让一群初级顾问（单层感知机）做最终决策，那会发生什么？
他们只能依据简单的标准，比如：
“谁的力量最强？”
“谁的智慧最高？”
但如果候选人需要同时