【ニューラルネット】多層パーセプトロン(MLP)の原理・計算式

このサイトでは、ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン・MLP)や特徴や原理、その計算方法についてまとめました。

多層パーセプトロン(MLP)とは

多層パーセプトロン(MLP)とは、下図のように(単純)パーセプトロンを複数繋いで多層構造にしたニューラルネットです。

左から入力層、中間層(隠れ層)、出力層と呼ばれます。
この場合は3層構造なので「3層パーセプトロン」とも呼ばれます。
ノード数や層数は決まっているわけではありません。
そのため、例えば入力層のノード数を3以上に増やしたり、隠れ層の階層数を2つにして4層構造にすることも可能です。
作成するモデルによってノード数や階層数を調整します。

(単純)パーセプトロンの基礎はこちら
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