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다층 퍼셉트론은 입력층과 하나 이상의 은닉층, 출력층으로 구성된 전방향 신경망으로서 입력 특성을 선형 결합과 비선형 활성화 함수를 통해 변환하여 분류나 회귀 출력을 생성한다. 이 프로젝트 맥락에서는 60차원으로 전처리된 기하학적 특성 벡터를 입력으로 받아 여러 은닉층을 통해 제스처 클래스를 예측하는 추론기 역할을 수행한다. 구현 측면에서는 고수준 라이브러리 대신 NumPy 기반 연산으로 행렬곱과 활성화 계산을 직접 수행하여 배포와 디버깅이 용이하도록 설계되었다.