Meetodi tõendite kirje

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.

Sources recorded, not reviewed

Allikakirje

Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.

Multi-layer Perceptron (Feedforward Neural Network with Backpropagation)

Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / machine-learning

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

Ava täielik meetod

Kureeritud väited

Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.

Kureeritud väiteid veel pole

See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.

Seotud meetodid

Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.