# Feedforward-Neuronales Netzwerk / MLP

Mehrschicht-Perzeptron - Die Grundlage des Deep Learning

> Kanonische Seite: https://elysiatools.com/de/visualizations/feedforward-mlp

- **Kategorie:** Math

## Überblick

Comprehensive visualization of feedforward neural networks and multi-layer perceptrons. Seven interactive modules: (1) Network Structure - Visualize data flowing through configurable input, hidden, and output layers with animated forward pass. (2) Layer Transformation - Interactive demo showing linear transformation plus nonlinear activation, demonstrating why nonlinearity is essential. (3) Activation Function Gallery - Compare Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, and GELU with their formulas, ranges, gradients, and pros/cons. (4) Universal Approximation Theorem - Visual proof that MLP can approximate any continuous function with adjustable neurons and layers. (5) Backpropagation Animation - Watch gradients flow backward through the network with chain rule visualization. (6) Transformer MLP Block - Understanding why every Transformer contains an MLP/FFN with block and flow views. (7) Practical Guide - Network design recommendations, initialization methods (He, Xavier), regularization techniques, real-world applications, historical timeline from Rosenblatt to Transformers, and MLP limitations. Covers the key insight: Attention handles global token interaction while MLP handles per-token feature refinement. Multi-language support (zh, en, es, fr, de, ru, pt).

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