| AI. |
многослойный перцептрон (частный случай перцептрона Розенблатта, в котором один алгоритм обратного распространения ошибки обучает все слои. Название по историческим причинам не связано с тем, что в нём имеется несколько слоёв, так как несколько слоёв было и у перцептрона Розенблатта. Особенностью является наличие более чем одного обучаемого слоя, как правило их два или три. Необходимость в большом количестве обучаемых слоёв отпадает, так как теоретически единственного скрытого слоя достаточно, чтобы перекодировать входное представление таким образом, чтобы получить линейную разделимость для выходного представления. Используя большее число слоёв, можно уменьшить число элементов в них, то есть суммарное число элементов в слоях будет меньше, чем если использовать один скрытый слой Alex_Odeychuk) |
