Vícevrstvý perceptron (MLP)

Vícevrstvý perceptron (MLP) je model umělé neuronové sítě, který se skládá z více vrstev neuronů spojených do kaskády (odtud název „multilayer“). Nejrozšířenějším typem MLP je dopředná síť, kde jsou informace předávány jedním směrem ze vstupu na výstup. MLP lze použít pro různé aplikace, jako je rozpoznávání vzorů, zpracování obrazu a analýza časových řad.

Jádrem MLP je architektura propojených neuronů, které fungují jako jednotky pro výpočetní operace v síti. Každý neuron přijímá vstupy z předchozí vrstvy a předává informace lineární nebo nelineární aktivační funkcí. Výstup aktivační funkce je pak předán další vrstvě a tak dále. Poslední vrstvou MLP může být výstupní vrstva, která se používá k interpretaci a prezentaci výsledku predikce v závislosti na povaze problému.

Pro řízenou MLP je školení proces optimalizace parametrů sítě tak, aby mohl přesně mapovat vstupní data na požadované výstupy. Tento proces zahrnuje použití algoritmů zpětného šíření, což jsou matematické metody používané k úpravě vah každého neuronu v síti. Školení je nejdůležitějším krokem při konstrukci MLP, protože netrénovaná síť nemá žádnou prediktivní schopnost.

MLP jsou široce používány pro klasifikační a regresní problémy vzhledem k jejich schopnosti učit se složité vztahy mezi vstupními a výstupními proměnnými. Kromě toho jsou MLP schopny nelineárních transformací, což jim dává široké uplatnění v umělé inteligenci a robotice.

Kromě aplikací je další charakteristikou MLP to, že jejich výkon lze výrazně zvýšit zvýšením počtu vrstev a neuronů, které síť obsahuje. Toto se nazývá „hluboké učení“ a stává se stále oblíbenější oblastí výzkumu strojového učení. Bez ohledu na aplikace nebo pohled na hluboké učení jsou MLP výkonným a oblíbeným typem umělé neuronové sítě díky své schopnosti učit se rychle a přesně.