多层感知机的分类能力还挺让人眼前一亮的，尤其是你看它第一层的单元，会把输入空间切成好几个半平面区域，再叠加起来形成各种判决区域。像是那种凸多边形、无边界区域，它都能应付得来。

国防科大的这份人工神经网络课件其实讲得还挺接地气，第二章主要围绕多层感知机怎么做分类展开。要是你平时对感知机那一套不太熟，这节内容能帮你把基本原理和空间划分方式搞清楚。

单层感知机一般就一个线性分类面，说白了，就是一刀切。但一旦搞多层，判决边界就灵活了多，像那种复杂分布的数据，也能分得清清楚楚。用在图像识别、手写字分类这类任务上，效果还蛮不错的。

要是你想更深入，可以搭配下面这些资源一块看：比如H-K 算法的 MATLAB 实例，这里有代码，跑一跑感知机算法的流程，挺直观的；还有像单层和多层感知器的对比，这篇也值得一看。

建议你学的时候手上开个 MATLAB 或者 Python 环境，配合着写点模型试试看。顺手推荐一下，判别区域可视化时，可以用matplotlib画决策边界，效果清晰，调参也方便。

如果你刚好在学神经网络的基础部分，尤其是感知机这块内容，这个课件你真别错过，讲得清楚，例子也有，挺适合入门时啃一啃的。