Perceptroni me shtresa të shumta (MLP)
Perceptroni me shtresa të shumta (MLP) është një arkitekturë rrjeti nervor me drejtim përpara, i trajnuar me anë të propagimit të pasmë, i formalizuar nga Rumelhart, Hinton dhe Williams në artikullin e tyre të rëndësishëm të vitit 1986 në Nature. I përbërë nga një shtresë hyrëse, një ose më shumë shtresa të fshehura neuronesh me funksione jo-lineare aktivizimi, dhe një shtresë dalëse, MLP mund të përafrojë çdo funksion të vazhdueshëm me saktësi arbitrare dhe shërben si ura konceptuale midis mësimit të makinerisë klasike dhe 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.
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. 6–7). 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
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-layer Perceptron (Feedforward Neural Network with Backpropagation). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Regresioni logjistikStatistika e hulumtimit↔ compare
- Pylli i RastësishëmMësimi i makinës↔ compare
- Rrjeti Nervor RekurentMësimi i thellë↔ compare
- XGBoostMësimi i makinës↔ compare
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →