习非线性关系的问题：
（1）图像识别
输入层：像素数据（rgb 值）。
隐藏层：识别边缘、颜色、形状等特征。
输出层：判断这是一只猫还是一只狗。
（2）自然语言处理
输入层：单词或句子。
隐藏层：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（lp） 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（forward propagation） 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。
lp 是深度学习的基础，后来的卷积神经网络（n）、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 lp 实现了从图像识别到金融预测的突破！