רשת רב-שכבתית (MLP)
רשת רב-שכבתית (Multilayer Perceptron, MLP) היא רשת עצבית קלאסית, מחוברת במלואה (fully connected) ומוזנת קדימה (feedforward), המאומנת באמצעות אלגוריתם הפצת השגיאה לאחור (backpropagation), כפי שפורמליזציה על ידי Rumelhart, Hinton & Williams במאמרם פורץ הדרך ב-Nature משנת 1986. ה-MLP, המורכבת משכבת קלט, שכבה נסתרת אחת או יותר של נוירונים, ושכבת פלט, לומדת העתקות לא-לינאריות מתכונות קלט לפלטי מטרה ומשמשת כאבן בניין יסודית של למידה עמוקה מודרנית.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Perceptron (Fully Connected Feedforward Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- רגרסיה לוגיסטיתסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
- רשת נוירונים רקורנטיתלמידה עמוקה↔ compare
- XGBoostלמידת מכונה↔ compare