Perceptroni Shumështresor (MLP)
Një Perceptron Shumështresor është një rrjet nervor klasik, plotësisht i lidhur, me transmetim përpara (feedforward), i trajnuar me algoritmin e kundërpërhapjes (backpropagation), siç u formalizua nga Rumelhart, Hinton & Williams në punimin e tyre historik të vitit 1986 në Nature. I përbërë nga një shtresë hyrëse, një ose më shumë shtresa të fshehura neuronesh dhe një shtresë dalëse, MLP-ja mëson hartëzime jolineare nga veçoritë hyrëse në daljet e synuara dhe shërben si blloku themelor ndërtues i mësimit të thellë modern.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Burimet
- 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
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Perceptron (Fully Connected Feedforward Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Regresioni logjistikStatistika e hulumtimit↔ compare
- Pylli i RastësishëmMësimi i makinës↔ compare
- Rrjeti Nervor RekurentMësimi i thellë↔ compare
- XGBoostMësimi i makinës↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →