多层感知器（MLP）是一种基础的神经网络结构，广泛应用于分类和回归任务。作为深度学习的重要组成部分，理解并实现MLP是学习更复杂神经网络模型的基础。本文将介绍多层感知器的核心概念、数学原理，并使用TensorFlow从零实现一个简单的MLP，用于分类任务。通过详细的代码示例与逐步解释，本文旨在帮助读者掌握MLP的实现过程，理解其背后的数学基础，并应用于实际数据集。