মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন (MLP)
একটি মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন হলো একটি ক্লাসিক সম্পূর্ণ সংযুক্ত ফিডফরোয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ব্যাকপ্রোপাগেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়, যেমনটি রুমেলহার্ট, হিন্টন ও উইলিয়ামস তাদের যুগান্তকারী ১৯৮৬ সালের নেচার পেপারে আনুষ্ঠানিক রূপ দিয়েছিলেন। একটি ইনপুট স্তর, এক বা একাধিক নিউরনের লুকানো স্তর এবং একটি আউটপুট স্তর নিয়ে গঠিত, MLP ইনপুট বৈশিষ্ট্য থেকে লক্ষ্য আউটপুটগুলিতে অরৈখিক ম্যাপিং শেখে এবং আধুনিক গভীর শিক্ষার মৌলিক বিল্ডিং ব্লক হিসাবে কাজ করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
উৎস
- 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
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Perceptron (Fully Connected Feedforward Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →