Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP)

Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), kademeli olarak bağlanmış birden fazla nöron katmanından oluşan bir yapay sinir ağı modelidir ("çok katmanlı" adı buradan gelir). En yaygın kullanılan MLP türü, bilginin girişten çıkışa tek yönde aktarıldığı ileri beslemeli ağdır. MLP'ler örüntü tanıma, görüntü işleme ve zaman serisi analizi gibi çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.

Bir MLP'nin özünde, ağdaki hesaplama işlemleri için birimler olarak hareket eden birbirine bağlı nöronların mimarisi vardır. Her nöron bir önceki katmandan girdiler alır ve bilgileri doğrusal veya doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonundan geçirir. Aktivasyon fonksiyonunun çıktısı daha sonra bir sonraki katmana aktarılır ve bu böyle devam eder. MLP'nin son katmanı, problemin niteliğine bağlı olarak tahmin sonucunu yorumlamak ve sunmak için kullanılan bir çıktı katmanı olabilir.

Denetimli bir MLP için eğitim, giriş verilerini istenen çıktılarla doğru bir şekilde eşleştirebilmesi için ağ parametrelerini optimize etme sürecidir. Bu süreç, ağdaki her bir nöronun ağırlıklarını ayarlamak için kullanılan matematiksel yöntemler olan geri yayılım algoritmalarının kullanılmasını içerir. Eğitim, bir MLP'nin oluşturulmasındaki en önemli adımdır çünkü eğitimsiz bir ağın tahmin gücü yoktur.

MLP'ler, girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenme kabiliyeti nedeniyle sınıflandırma ve regresyon problemleri için yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca, MLP'ler doğrusal olmayan dönüşümler yapabilir, bu da onlara yapay zeka ve robotikte geniş bir uygulama alanı sağlar.

Uygulamalarına ek olarak, MLP'lerin bir başka özelliği de ağın içerdiği katman ve nöron sayısının artırılmasıyla performansının önemli ölçüde artırılabilmesidir. Bu "derin öğrenme" olarak adlandırılır ve makine öğrenimi araştırmalarında giderek daha popüler bir alan haline gelmektedir. Uygulamalar veya derin öğrenme görüşü ne olursa olsun, MLP'ler hızlı ve doğru öğrenme yeteneği nedeniyle güçlü ve popüler bir yapay sinir ağı türüdür.