Multicapa Perceptronは、複数の層によって形成される人工ニューロンネットワークであり、非線形的に分離可能な問題を解決する能力を備えています。入力層、出力層、およびその間にn隠されたレイヤーで構成されています。Multicapa Perceptronは、パターン関連、画像セグメンテーション、データ圧縮などの問題を解決するために使用されます。
Perceptron関数は、入力データの特性または傾向を検出することです。活性化関数は、レイヤーの単位の加重合計を、正しいレイヤーの単位の値と関連付けます。Multicapa Perceptronは、PythonのSklearn Bookstoreのおかげで、画像に存在する数字を認識するように訓練できます。
単一層を備えたパーセプトロンは、個別の線形関数のみを教えることができますが、Perceptronマルチカパスはこの制限を克服でき、より大きな計算能力を提供することができます
El perceptrón multicapa es una red neuronal artificial formada por múltiples capas, que tiene la capacidad de resolver problemas no linealmente separables. Está compuesto por una capa de entrada, una capa de salida y n capas ocultas entremedias. El perceptrón multicapa se utiliza para resolver problemas como asociación de patrones, segmentación de imágenes y compresión de datos.
La función del perceptrón es detectar características o tendencias en los datos de entrada. La función de activación relaciona la suma ponderada de unidades de una capa con los valores de unidades en la capa correcta. El perceptrón multicapa puede ser entrenado para reconocer números presentes en imágenes gracias a la librería sklearn en Python.
Un perceptrón con capa única puede enseñar únicamente funciones lineales separables, mientras que el perceptrón multicapas permite superar este límite y ofrece un mayor poder computacional