Лекция: Многослойные перцептроны (Multiple Layer Perceptron)

Наиболее популярный класс многослойных сетей с прямым распространением сигнала образуют многослойные перцептроны (MLP — сокр. от Multiple Layer Perceptron), в которых каждый вычислительный элемент использует пороговую или сигмоидальную функцию активации.

Структура трехслойного персептрона показана на рисунке 2.44.

Рис. 2.44. Структура трехслойного персептрона

Согласно формуле (2.14), выполним следующие вычисления на сети:

Выходное значение сети =1.

Многослойный перцептрон может формировать сколь угодно сложные границы принятия решения и реализовывать произвольные булевы функции.

Достоинством ИНС является способность к обучению, в процессе которого синаптические веса сети настраиваются с помощью того или иного адаптивного алгоритма с целью наиболее эффективного решения поставленной проблемы.