Flerskiktsperceptronnätverk

Flerskiktsperceptronnätverk, ofta förkortat MLP, är en typ av artificiellt neuralt nätverk som består av flera lager av noder, eller neuroner. Dessa lager inkluderar ett inmatningslager, ett eller flera dolda lager och ett utmatningslager. Varje neuron i ett lager är typiskt sett kopplat till varje neuron i nästa lager, vilket ger nätverket dess "flerskikts" karaktär.

MLP är en typ av framåtriktade nätverk, vilket innebär att informationen flödar i en riktning från inmatningslagret genom de dolda lagren till utmatningslagret, utan några cirkulära kopplingar. Varje koppling mellan neuroner har en associerad vikt, och varje neuron i de dolda och utmatningslagren har en aktiveringsfunktion som bestämmer dess utsignal baserat på summan av dess viktade inmatningar.

Träningen av ett MLP involverar vanligtvis en algoritm som kallas backpropagation. Denna algoritm justerar vikterna i nätverket iterativt för att minimera skillnaden mellan nätverkets förutsägelser och de faktiska målvärdena i träningsdata. Genom denna process lär sig nätverket att känna igen mönster och samband i data.

MLP används inom en mängd olika tillämpningar, inklusive mönsterigenkänning, klassificering, regression och prediktion. Deras förmåga att modellera komplexa, icke-linjära relationer gör dem till ett kraftfullt verktyg inom maskininlärning och artificiell intelligens. Trots att de är en av de äldre typerna av neurala nätverk, fortsätter de att vara relevanta och används som grund för mer avancerade arkitekturer.