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Veuillez expliquer ce qu'est le "perceptron multicouche"
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Un perceptron multicouche (MLP) est une classe entièrement connectée de réseau de neurones artificiels à action directe (ANN). Le terme MLP est utilisé de manière ambiguë, parfois vaguement pour désigner tout ANN à action directe, parfois strictement pour désigner des réseaux composés de plusieurs couches de perceptrons (avec seuil d'activation); voir § Terminologie. Les perceptrons multicouches sont parfois appelés familièrement réseaux de neurones "vanille", en particulier lorsqu'ils ont une seule couche cachée.
Un MLP se compose d'au moins trois couches de nœuds : une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie. À l'exception des nœuds d'entrée, chaque nœud est un neurone qui utilise une fonction d'activation non linéaire. MLP utilise une technique d'apprentissage supervisé appelée rétropropagation pour la formation. Ses multiples couches et son activation non linéaire distinguent le MLP d'un perceptron linéaire. Il peut distinguer les données qui ne sont pas linéairement séparables.