Multi-layer Perceptron
The Multi-layer Perceptron (MLP) is a feedforward neural network architecture trained by backpropagation, formalised by Rumelhart, Hinton, and Williams in their landmark 1986 Nature paper. Composed of an input layer, one or more hidden layers of neurons with nonlinear activation functions, and an output layer, the MLP can approximate any continuous function to arbitrary accuracy and serves as the conceptual bridge between classical machine learning and modern deep learning.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- 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
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.