الشبكة العصبونية متعددة الطبقات (MLP)
الشبكة العصبونية متعددة الطبقات (MLP) هي بنية شبكة عصبونية أمامية التغذية تُدرَّب بالانتشار الخلفي، وقد صيغت بواسطة Rumelhart و Hinton و Williams في ورقتهم البحثية الرائدة عام 1986 في مجلة Nature. تتكون الشبكة من طبقة إدخال، وطبقة مخفية واحدة أو أكثر من الخلايا العصبونية ذات دوال التنشيط غير الخطية، وطبقة إخراج، ويمكن لـ MLP تقريب أي دالة مستمرة بدقة اعتباطية وتعمل كجسر مفاهيمي بين التعلم الآلي الكلاسيكي والتعلم العميق الحديث.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
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. 6–7). 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). Multi-layer Perceptron (Feedforward Neural Network with Backpropagation). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/multi-layer-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