متعدد الطبقات بيرسبترون (MLP)

متعدد الطبقات بيرسبترون (MLP) هو نموذج شبكة عصبية اصطناعية يتكون من طبقات متعددة من الخلايا العصبية المتصلة في سلسلة (ومن هنا جاء اسم "متعدد الطبقات"). النوع الأكثر استخدامًا من MLP هو شبكة التغذية الأمامية، حيث يتم تمرير المعلومات في اتجاه واحد من الإدخال إلى الإخراج. يمكن استخدام MLPs لمجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التعرف على الأنماط ومعالجة الصور وتحليل السلاسل الزمنية.

في قلب MLP توجد بنية الخلايا العصبية المترابطة، والتي تعمل كوحدات لعمليات الحوسبة في الشبكة. تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من الطبقة السابقة وتمرر المعلومات من خلال وظيفة التنشيط الخطية أو غير الخطية. يتم بعد ذلك تمرير مخرجات وظيفة التنشيط إلى الطبقة التالية وهكذا. يمكن أن تكون الطبقة الأخيرة من MLP عبارة عن طبقة إخراج تُستخدم لتفسير وتقديم نتيجة التنبؤ اعتمادًا على طبيعة المشكلة.

بالنسبة إلى MLP الخاضع للإشراف، فإن التدريب هو عملية تحسين معلمات الشبكة بحيث يمكنها تعيين بيانات الإدخال بدقة إلى المخرجات المطلوبة. تتضمن هذه العملية استخدام خوارزميات الانتشار العكسي، وهي طرق رياضية تستخدم لضبط أوزان كل خلية عصبية في الشبكة. يعد التدريب أهم خطوة في بناء MLP لأن الشبكة غير المدربة ليس لديها قوة تنبؤية.

تُستخدم MLPs على نطاق واسع لمشاكل التصنيف والانحدار نظرًا لقدرتها على تعلم العلاقات المعقدة بين متغيرات المدخلات والمخرجات. علاوة على ذلك، فإن MLPs قادرة على إجراء تحويلات غير خطية، مما يمنحها نطاقًا واسعًا من التطبيقات في الذكاء الاصطناعي والروبوتات.

بالإضافة إلى تطبيقاتها، هناك سمة أخرى لـ MLPs وهي أنه يمكن تحسين أدائها بشكل كبير عن طريق زيادة عدد الطبقات والخلايا العصبية التي تحتوي عليها الشبكة. وهذا ما يسمى "التعلم العميق" وأصبح مجالًا شائعًا بشكل متزايد لأبحاث التعلم الآلي. بغض النظر عن التطبيقات أو طريقة عرض التعلم العميق، تعد MLPs نوعًا قويًا وشائعًا من الشبكات العصبية الاصطناعية نظرًا لقدرتها على التعلم بسرعة ودقة.