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Veuillez expliquer ce qu'est "Perceptron multicouche"
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Un perceptron multicouche (MLP) est une classe entièrement connectée de réseau neuronal artificiel (ANN) entièrement connecté.Le terme MLP est utilisé de manière ambiguë, parfois de manière lâche comme toute Ann à la main-d'œuvre, parfois strictement pour se référer à des réseaux composés de plusieurs couches de perceptrons (avec activation seuil);Voir § Terminologie.Les perceptrons multicouches sont parfois appelés familièrement des réseaux de neurones "vanille", surtout 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 supervisée appelée rétro-propagation pour la formation.Ses couches multiples et son activation non linéaire distinguent le MLP d'un perceptron linéaire.Il peut distinguer les données qui ne sont pas linéairement séparables.