মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্ট্রন (MLP)
মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্ট্রন (MLP) হলো একটি ফিডফরোয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা ব্যাকপ্রোপাগেশন দ্বারা প্রশিক্ষিত হয়। এটি ১৯৮৬ সালে প্রকাশিত একটি যুগান্তকারী নেচার (Nature) পেপারে Rumelhart, Hinton, এবং Williams এই পদ্ধতিকে আনুষ্ঠানিক রূপ দেন। একটি ইনপুট লেয়ার, এক বা একাধিক নিউরনের হিডেন লেয়ার (যেখানে নন-লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ব্যবহৃত হয়), এবং একটি আউটপুট লেয়ার নিয়ে গঠিত MLP যেকোনো কন্টিনিউয়াস ফাংশনকে ইচ্ছামত নির্ভুলতার সাথে আসন্ন (approximate) করতে পারে এবং এটি ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং ও আধুনিক ডিপ লার্নিংয়ের মধ্যে ধারণাগত সেতু হিসেবে 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.
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. 6–7). 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
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-layer Perceptron (Feedforward Neural Network with Backpropagation). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →