الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLP)
الشبكة العصبية متعددة الطبقات (Multilayer Perceptron) هي شبكة عصبية كلاسيكية تامة الاتصال وتغذية أمامية، تُدرّب باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي (backpropagation algorithm)، كما صاغها رومهارت وهينتون وويليامز في ورقتهم البحثية الرائدة في مجلة Nature عام 1986. تتألف الشبكة العصبية متعددة الطبقات من طبقة إدخال، وطبقة واحدة أو أكثر من الطبقات المخفية من العصبونات، وطبقة إخراج. تتعلم هذه الشبكة التعيينات غير الخطية من ميزات الإدخال إلى المخرجات المستهدفة، وتُعد اللبنة الأساسية للتعلم العميق الحديث.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
المصادر
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E. & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323, 533–536. DOI: 10.1038/323533a0 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 6–8). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 5). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Perceptron (Fully Connected Feedforward Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/multilayer-perceptron
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- الشبكة العصبية المتكررةالتعلم العميق↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare