多层感知器（MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。 MLP 可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。
一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练 MLP 。 MLP 是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。