Perseptron Berlapis (MLP)
Perseptron Berlapis (MLP) adalah arsitektur jaringan saraf maju (feedforward) yang dilatih dengan propagasi balik (backpropagation), diformalkan oleh Rumelhart, Hinton, dan Williams dalam makalah penting mereka di Nature tahun 1986. Terdiri dari lapisan masukan, satu atau lebih lapisan tersembunyi neuron dengan fungsi aktivasi nonlinier, dan lapisan keluaran, MLP dapat mengaproksimasi fungsi kontinu apa pun dengan akurasi sewenang-wenang dan berfungsi sebagai jembatan konseptual antara pembelajaran mesin klasik dan pembelajaran mendalam modern.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-layer Perceptron (Feedforward Neural Network with Backpropagation). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Jaringan Saraf Berulang (Recurrent Neural Network - RNN)Pembelajaran Mendalam↔ compare
- XGBoostPembelajaran Mesin↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →