मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (MLP)
एक मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन एक क्लासिक पूरी तरह से कनेक्टेड फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क है जिसे बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिथम के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, जैसा कि उनके 1986 के नेचर पेपर में रूमेलहार्ट, हिंटन और विलियम्स द्वारा औपचारिक रूप दिया गया है। न्यूरॉन्स की एक इनपुट परत, एक या अधिक छिपी हुई परतें, और एक आउटपुट परत से मिलकर, MLP इनपुट विशेषताओं से लक्ष्य आउटपुट तक गैर-रैखिक मैपिंग सीखता है और आधुनिक डीप लर्निंग के मूलभूत निर्माण खंड के रूप में कार्य करता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Perceptron (Fully Connected Feedforward Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- लॉजिस्टिक रिग्रेशनअनुसंधान सांख्यिकी↔ compare
- रैंडम फ़ॉरेस्टमशीन अधिगम↔ compare
- पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्कगहन अधिगम↔ compare
- XGBoostमशीन अधिगम↔ compare