Perceptron multistrat (MLP)
Un Perceptron multistrat (MLP) este o rețea neuronală clasică, complet conectată, feedforward, antrenată cu algoritmul de retropropagare, așa cum a fost formalizat de Rumelhart, Hinton & Williams în lucrarea lor de referință din 1986 în Nature. Compus dintr-un strat de intrare, unul sau mai multe straturi ascunse de neuroni și un strat de ieșire, MLP învață transformări neliniare de la caracteristicile de intrare la ieșirile țintă și servește drept bloc de construcție fundamental al învățării profunde moderne.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Perceptron (Fully Connected Feedforward Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Regresia LogisticăStatistică pentru cercetare↔ compare
- Pădurea Aleatoare (Random Forest)Învățare automată↔ compare
- Rețea Neuronală RecurentăÎnvățare profundă↔ compare
- XGBoostÎnvățare automată↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →