Skip to main content

> ML_ARCHITECTURE // MULTILAYER-PERCEPTRON-MLP_v1.0

Multilayer Perceptron (MLP / Feed-Forward Network)

Doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonlarıyla iç içe geçmiş yığılmış tam bağlantılı katmanlardan oluşan temel evrensel fonksiyon yaklaştırıcı; derin öğrenmenin temel yapı taşıdır.

Dense Classical Networkstabular
Tüm Mimarilere Dön

Mimari Özeti ve Temel Özellikler

Doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonlarıyla iç içe geçmiş yığılmış tam bağlantılı katmanlardan oluşan temel evrensel fonksiyon yaklaştırıcı; derin öğrenmenin temel yapı taşıdır.

Uygulayıcı Kütüphaneler

scikit-learnscikit-learn Consortium / Inria · v1.5.2
İncele
PyTorchLinux Foundation / PyTorch Foundation · v2.4.1
İncele
TensorFlowGoogle · v2.17.0
İncele

Temel Literatür (Seminal Papers)

Learning representations by back-propagating errorsDavid E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton (1986) · Nature
Multilayer feedforward networks are universal approximatorsKurt Hornik, Maxwell Stinchcombe (1989) · Neural Networks
Mimari Kısıtlar ve Sınırlamalar
  • Verimli yürütme için uyumlu derin öğrenme çerçevesi ve donanım hızlandırıcısı gerektirir.