Многослойный перцептрон

От / / Оставьте комментарий

Многослойный персептрон Многослойный персептрон (MLP) – современная искусственная нейронная сеть прямого действия с нелинейной функцией активации.  MLP возникла в результате […]

Classification algorithms, Neural network architectures, Алгоритмы классификации, Архитектура нейронных сетей

Многослойный персептрон

  • Многослойный персептрон (MLP) – современная искусственная нейронная сеть прямого действия с нелинейной функцией активации. 
  • MLP возникла в результате попытки усовершенствовать однослойные персептроны, которые могли различать только линейно разделяемые данные. 
  • Персептрон традиционно использовал ступенчатую функцию Хевисайда в качестве своей нелинейной функции активации. 
  • Современные MLP используют функции непрерывной активации, такие как sigmoid или ReLU. 
  • Обучение MLP происходит путем изменения веса соединений после обработки каждого фрагмента данных в зависимости от количества ошибок в выходных данных. 
  • Обучение в персептроне осуществляется с помощью обратного распространения, обобщения алгоритма наименьших средних квадратов в линейном персептроне. 

Полный текст статьи:

Многослойный перцептрон — Википедия

Похожие статьи:

  1. ISO 13490 Стандарт ISO 13490 Оптический диск – это носитель информации, который используется для хранения и передачи данных. ...
  2. Автоматизированное машинное обучение Оглавление1 Автоматизированное машинное обучение1.1 Основные подходы к машинному обучению1.2 Методы машинного обучения1.3 Автоматизация машинного обучения1.4 Полный...
  3. Кафе (программное обеспечение) Оглавление1 Caffe (программное обеспечение)1.1 Основные подходы к обучению1.2 Методы машинного обучения2 Кафе (программное обеспечение) — Википедия...
  4. Масштабирование Платта Оглавление1 Масштабирование по Платту1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под непосредственным...
  5. Ошибка «нет в сумке» Оглавление1 Ошибка из-за отсутствия упаковки1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под...
  6. Ю-Нет Оглавление1 U-Образная сетка1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под непосредственным наблюдением1.7...
  7. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Оглавление1 Список наборов данных для исследований в области машинного обучения1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4...
  8. Масштабирование функций Оглавление1 Масштабирование объектов1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под непосредственным наблюдением1.7...
  9. Маркированные данные Оглавление1 Помеченные данные1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Самостоятельное обучение1.7 Квантовое машинное...
  10. Машина векторов релевантности Оглавление1 Векторная машина релевантности1.1 Основные методы машинного обучения1.2 Классификация и генеративное моделирование1.3 Регрессия и кластеризация1.4 Уменьшение...
  11. Персептрон Оглавление1 Персептрон1.1 Основы персептронов1.2 Обучение персептрона1.3 Персептрон с одним скрытым слоем1.4 Конъюнктивно-локальные персептроны1.5 Алгоритм обучения для...
  12. Параллелизм на уровне памяти Оглавление1 Параллелизм на уровне памяти1.1 Параллелизм на уровне памяти (MLP)1.2 Использование терминов MLP и ILP1.3 Дополнительные...
  13. Нейронная сеть прямого распространения Оглавление1 Нейронная сеть с прямой связью1.1 Основы нейронных сетей прямого действия1.2 Обучение и функции активации1.3 История...
  14. Скорость обучения Оглавление1 Скорость обучения1.1 Основные понятия машинного обучения1.2 Методы машинного обучения1.3 Алгоритмы машинного обучения2 Скорость обучения —...
  15. Утечка (машинное обучение) Оглавление1 Утечка (машинное обучение)1.1 Основные методы машинного обучения1.2 Дополнительные методы машинного обучения1.3 Методы автоматического анализа данных1.4...
  16. Машинное обучение на основе правил Оглавление1 Машинное обучение на основе правил1.1 Основные подходы к машинному обучению1.2 Классификация и генеративное моделирование1.3 Регрессия...
  17. Международная конференция по машинному обучению Оглавление1 Международная конференция по машинному обучению1.1 Основные подходы к обучению в ИИ1.2 Методы машинного обучения1.3 Автоматические...
  18. Обучение дайверам Оглавление1 Diver training1.1 Обучение дайверов1.2 Философии обучения1.3 Связь с сертификацией1.4 Различия между рекреационным и профессиональным дайвингом1.5...
  19. Пауза гласных Оглавление1 Пауза в гласном1.1 Количественный метатезис1.2 Градация согласных1.3 Произнесение согласных и молитва1.4 Ассимиляция1.5 Спирантизация1.6 L-вокализация1.7 Дебуккализация1.8...
  20. Международная конференция по изучению представлений Оглавление1 Международная конференция по обучению репрезентациям1.1 Основные направления машинного обучения1.2 Классификация и генеративное моделирование1.3 Регрессия и...
  21. Мультимодальное обучение Оглавление1 Мультимодальное обучение1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под непосредственным наблюдением1.7...
  22. Обучение дайверам Оглавление1 Обучение дайверов1.1 Подготовка дайвера1.2 Типы обучения1.3 Сертификация и регистрация1.4 Сравнение рекреационного и профессионального дайвинга1.5 Предпосылки...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх