Registro de evidência do método

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

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Multi-layer Perceptron (Feedforward Neural Network with Backpropagation)

Registro de método taxonômico · 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

Abrir método completo

Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.