线性层与MLP层
线性层与MLP层的关系
**线性层（Linear Layer）和多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）**的层数概念并不完全相同，但可以通过以下方式理解它们之间的关系。
线性层：线性层实际上是一个简单的全连接层，即输入通过一个线性变换，输出是线性变换的结果。它的公式可以表示为：
𝑦=𝑊𝑥+𝑏
其中 𝑊是权重矩阵，𝑏是偏置向量。
MLP层：一个典型的MLP通常由多个全连接层和非线性激活函数（如ReLU, Sigmoid等）组成。例如，一个包含两层的MLP可以表示为：
𝑦
=𝑓(𝑊2(𝑓(𝑊1𝑥+𝑏1))+𝑏2)
其中 𝑓是非线性激活函数。
关系
一个线性层本质上就是一个没有激活函数的全连接层，所以从结构上来说，一个线性层可以看作是一个不包含激活函数的MLP的一层。如果你考虑一个MLP的单层，也就是输入到一个全连接层后没有通过非线性激活函数，那么这就是一个线性层。
总结
一个线性层相当于一个没有激活函数的MLP的一层。如果你把MLP看作是多个“线性层 + 激活函数”的堆叠，那么一个线性层相当于去掉激活函数的MLP层。