Multilayer Perceptron (MLP) é um tipo de rede neural artificial que consiste em uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. O MLP é adequado para tarefas de aprendizagem supervisionada, como classificação e reconhecimento de padrões, e é frequentemente usado em aplicações de aprendizagem profunda.
A camada de entrada de um MLP consiste em um certo número de neurônios, ou um conjunto de “nós de entrada” designados. Cada neurônio possui um determinado peso que corresponde à sua entrada numérica e a um valor de polarização. Um valor de polarização é adicionado à soma calculada de entradas para cada neurônio. A camada de saída de um MLP é o resultado avaliado da camada de entrada usando os pesos e valores de polarização, e é enviada para a camada oculta.
A camada oculta é uma camada intermediária entre as camadas de entrada e saída de um MLP. Esta camada contém um certo número de neurônios, cada um usado para processar as informações de entrada e extrair um determinado padrão. Isso é feito aplicando uma função de ativação à saída da camada de entrada. A função de ativação mais comumente usada é a Unidade Linear Retificada (ReLU).
O MLP é uma das arquiteturas mais utilizadas na área de inteligência artificial e aprendizado de máquina devido à sua simplicidade e flexibilidade. Depois que os parâmetros do modelo forem treinados e otimizados, ele poderá ser usado para fazer previsões com novos dados. Os MLPs podem ser usados para uma ampla variedade de aplicações, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem e muito mais.
