Vícevrstvý perceptron

Architektura MLP Vícevrstvý perceptron (Multi-Layer Perceptron, MLP) je dopředná umělá neuronová síť. MLP se skládá nejméně ze tří vrstev perceptronů: vstupní vrstvy, skryté vrstvy a výstupní vrstvy. MLP využívá k trénování techniku učením s učitelem, která se nazývá zpětné šíření chyby. Více vrstev a spojitá přenosová funkce (sigmoida) odlišují MLP od Perceptronu. Dokáže rozlišit data, která nejsou lineárně oddělitelná. Obecně pracuje jako aproximátor libovolné vektorové funkce (Kolmogorův teorém), tj. během učení provádí nelineární regresi. Používá se k řešení širokého spektra úloh, jako je rozpoznávání, klasifikace, diagnostika či predikce, lze jej využít i ke kompresi a kryptování dat (viz autoenkodér).

Reference

Literatura

Kategorie:Umělé neuronové sítě