神经网络是一种模仿人脑运作方式来解决复杂问题的算法。它们能够处理一些常规算法难以解决的问题。在神经网络中，感知器是一个基本单元，它接收输入值、权重和偏差，并通过复杂的计算来识别输入数据中的特征，进而解决特定的问题。感知器主要用于解决监督式机器学习问题，如分类和回归问题。虽然它最初被设计为一种算法，但其简单性和准确性使其成为神经网络的基本构建块，也被称为机器学习模型或数学函数。
在神经网络中，权重和偏差是可学习的参数。权重是神经网络中传递输入数据到下一层的参数，权重越大意味着信息越重要。偏差可以看作是一个线性函数，通过一个常数值的偏差进行平移。神经元是人工神经网络的基本单元，它们接收并传递来自前一层的权重和偏差到下一层。在一些复杂的神经网络问题中，考虑增加每个隐藏层的神经元数量以获得更高的准确度，因为每层节点越多，从数据集中获得的信息就越多。然而，当每层的节点数量达到一定值后，模型的准确度可能不再提高。这时，应尝试其他方法来提高准确度，比如增加隐藏层的数量、增加迭代次数、尝试不同的激活函数和优化器等。
上述内容描述了一个简单的感知器架构，它有Xn个输入和一个常数。每个输入都有其对应的权重，而常数则是其权重（W0）或偏差（b）。这些权重和偏差将被传递到求和（Sigma）函数中，然后传递到激活函数（在这个例子中是步进函数），最终为提供数据的输出。在这里，权重和偏差的求和作为输入传递给激活函数。求和函数看起来像这样：
Z = W1*X1 + W2*X2 + b
现在，激活函数将接受Z作为输入，并将其带入特定的范围。不同的激活函数使用不同的函数来完成这个过程。
单层感知器的唯一问题是它无法捕捉数据集的非线性，因此在非线性数据上无法给出好的结果。这个问题可以通过多层感知器来轻松解决，它在非线性数据集上表现非常好。全连接神经网络（FCNNs）是一种人工神经网络，其架构是所有节点或神经元在一层都与下一层的所有神经元相连。多层感知器由输入层和输出层组成，并且可以有一个或多个隐藏层，每层有多个神经元堆叠在一起。多层神经网络可以有一个激活函数，它施加一个阈值，比如ReLU或sigmoid。多层感知器中的神经元可以使用任何任意的激活函数。
在上述图像中，可以看到全连接的多层感知器有一个输入层、两个隐藏层和最终的输出层。增加的隐藏层和层中的节点数量有助于捕捉数据集的非线性行为，并给出可靠的结果。