El perceptrón multicapa (MLP) es un tipo de red neuronal artificial que consta de una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. MLP es adecuado para tareas de aprendizaje supervisado como clasificación y reconocimiento de patrones, y a menudo se utiliza en aplicaciones de aprendizaje profundo.
La capa de entrada de un MLP consta de una cierta cantidad de neuronas o un conjunto de "nodos de entrada" designados. Cada neurona tiene un peso determinado que corresponde a su entrada numérica y un valor de sesgo. Se agrega un valor de sesgo a la suma calculada de entradas para cada neurona. La capa de salida de un MLP es el resultado evaluado de la capa de entrada utilizando los pesos y los valores de sesgo, y se envía a la capa oculta.
La capa oculta es una capa intermedia entre la capa de entrada y salida de un MLP. Esta capa contiene una cierta cantidad de neuronas, cada una de las cuales se utiliza para procesar la información de entrada y extraer un patrón determinado. Esto se hace aplicando una función de activación a la salida de la capa de entrada. La función de activación más utilizada es la Unidad Lineal Rectificada (ReLU).
El MLP es una de las arquitecturas más utilizadas en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático debido a su simplicidad y flexibilidad. Una vez que los parámetros del modelo están entrenados y optimizados, se pueden utilizar para hacer predicciones con nuevos datos. Los MLP se pueden utilizar para una amplia variedad de aplicaciones, como procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes y más.
