人工神经网络（ANN）是研究和应用模拟人脑神经活动的机器学习理论，是一种典型的基于统计模型的监督学习算法。它通过仿用人脑中大脑皮层和背核中的神经元细胞连接的有向传播过程的信息，将输入的信息传递给输出，从而实现信息处理和交互。
人工神经网络之所以这么常用，是因其具有准确高效的复杂学习性能，可以自己学习映射关系，拟合场景，及其自动优化、演化能力，其中最重要的组成部分是感知层（perceptual layer）。
感知层是人工神经网络中最底层的层次，是把数据转换成特征特性的某种形式，使其在上一层和下一层之间充当桥梁的作用，连接某一层与下一后层之间的信息传递。
感知层只是一层单纯的特征抽取，属于把原始数据进行压缩处理，一般在下一层添加一层隐藏层，增大分类的准确性，也可以训练更长的隐藏层，这会提高神经网络的准确率，但时间会变慢。
感知层可以包括感知器，神经元，线性函数，非线性函数，为一下几种层提供输入，如隐藏，输出，自编码等层。此外，感知层还可能包括类似Backpropagation的反向传播算法来学习权重和偏置，从而实现模型的拟合。
感知层在处理类别和特征间的相互联系十分关键，因此它可以被认为是机器学习算法的核心。感知层的应用于自动驾驶、智能机器人、计算机视觉、自然语言处理等多个领域，在这些领域中得到广泛应用。
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