Multilayer Perceptron (MLP)
Một Mạng Perceptron Đa Lớp (Multilayer Perceptron - MLP) là một mạng nơ-ron truyền thẳng kết nối đầy đủ cổ điển, được huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược (backpropagation), như được hình thức hóa bởi Rumelhart, Hinton & Williams trong bài báo mang tính bước ngoặt của họ trên tạp chí Nature năm 1986. Bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn gồm các nơ-ron, và một lớp đầu ra, MLP học các ánh xạ phi tuyến từ các đặc trưng đầu vào đến các đầu ra mục tiêu và đóng vai trò là khối xây dựng nền tảng của học sâu hiện đại.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Nguồn tài liệu
- 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
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Perceptron (Fully Connected Feedforward Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Hồi quy LogisticThống kê nghiên cứu↔ compare
- Rừng ngẫu nhiênHọc máy↔ compare
- Mạng nơ-ron hồi quyHọc sâu↔ compare
- XGBoostHọc máy↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →