Многослойный персептрон (MLP) — это тип искусственной нейронной сети, которая состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. MLP подходит для задач обучения с учителем, таких как классификация и распознавание образов, и часто используется в приложениях глубокого обучения.
Входной слой MLP состоит из определенного количества нейронов или набора обозначенных «входных узлов». Каждый нейрон имеет определенный вес, который соответствует его числовому входу и значению смещения. Значение смещения добавляется к рассчитанной сумме входных данных для каждого нейрона. Выходной уровень MLP представляет собой оцененный результат входного слоя с использованием весов и значений смещения и передается на скрытый уровень.
Скрытый уровень — это средний уровень между входным и выходным слоем MLP. Этот слой содержит определенное количество нейронов, каждый из которых используется для обработки входной информации и извлечения определенного шаблона. Это делается путем применения функции активации к выходным данным входного слоя. Наиболее часто используемой функцией активации является выпрямленная линейная единица (ReLU).
MLP является одной из наиболее часто используемых архитектур в области искусственного интеллекта и машинного обучения благодаря своей простоте и гибкости. После обучения и оптимизации параметров модели ее можно использовать для прогнозирования на основе новых данных. MLP можно использовать для самых разных приложений, таких как обработка естественного языка, распознавание речи, распознавание изображений и многое другое.
