Diferença entre MLP (Multi-layer Perceptron) e Redes Neurais?

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Eu estou pensando sobre as diferenças. Com base no meu entendimento, o MLP é um tipo de rede neural, onde a função de ativação é sigmóide e o termo de erro é um erro de entropia cruzada (logística). Procurando ajuda, obrigado!

neural-networks perceptron

— DQ_happy
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Não tenho 100% de certeza, mas a definição de MLP parece um pouco vaga. Vi esses dois termos serem usados de forma intercambiável. Pessoalmente, sempre uso o NN para evitar ambiguidade.

— dontloo

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Você está certo, o MLP é um tipo de rede neural.

Existem vários tipos de NN , você pode ter um NN baseado na função de base radial com uma estratégia de bloqueio suave, por exemplo. Você pode usar uma estratégia de máquina de comitê para formar um NN ...

— tupan
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Obrigado! E eu estou querendo saber se MLP é o NN cuja função de ativação é sigmóide e o termo de erro é um erro de entropia cruzada (logística)?

— DQ_happy

Sim, você precisa usar o sigmóide como funções de ativação, porque não há como usar o gradiente descendente nas camadas ocultas se você usar uma função linear como a função de ativação. Você precisa usar derivações e uma vez que você usá-lo em uma função linear o resultado será sempre 0 ... Eu não entendi a sua pergunta cross-entropia

— tupan

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O Multi-Layer Perceptron é um modelo de redes neurais (NN). Existem vários outros modelos, incluindo NN recorrente e redes de base radial. Para uma introdução aos diferentes modelos e para ter uma idéia de como eles são diferentes, consulte este link .

— Shoresh
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Por favor, explique o que o link diz e citar as partes mais relevantes. Sempre que possível, tente fornecer uma referência adequada - ou pelo menos informações suficientes para que as informações possam ser encontradas novamente se o link for movido.

— Glen_b -Reinstala Monica

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O MLP é uma rede feed-forward totalmente conectada. Em particular a CNN que está parcialmente conectada, a RNN que possui loop de feedback não é MLPs.

— Fakrudeen
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