Was versteht man unter mehrschichtiges Perzeptronen Netz?

Ein mehrschichtiges Perzeptron-Netz (Multilayer Perceptron, MLP) ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das aus mehreren Schichten von Neuronen besteht, die miteinander verbunden sind. Es ist eine Form des Feedforward-Netzwerks, bei dem die Daten nur in eine Richtung durch das Netzwerk fließen, von der Eingabeschicht über versteckte Schichten bis zur Ausgabeschicht.

In einem MLP empfangen die Neuronen in der ersten Schicht die Eingabe und geben Ausgaben an die Neuronen in der nächsten Schicht weiter, bis die Ausgabeschicht erreicht ist. Die versteckten Schichten dazwischen können als Filter oder Merkmalsextraktoren dienen, um Muster in den Daten zu identifizieren und zu lernen.

Jedes Neuron in einem MLP verwendet eine Aktivierungsfunktion, um eine gewichtete Summe seiner Eingaben zu berechnen und diese Ausgabe an die nächste Schicht weiterzugeben. Die Gewichte, die jeder Verbindung zwischen Neuronen zugeordnet sind, werden während des Trainings des Netzes angepasst, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.

MLPs sind ein leistungsfähiges Werkzeug für die Klassifizierung und Vorhersage in einer Vielzahl von Anwendungen, wie z.B. Spracherkennung, Bilderkennung und Finanzprognosen. Sie können auch in Kombination mit anderen Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) eingesetzt werden, um noch leistungsfähigere Modelle zu erstellen.