El Perceptrón Multicapa, también conocido como MLP por sus siglas en inglés (Multilayer Perceptron), es un tipo de red neuronal artificial que consta de múltiples capas de neuronas interconectadas.
Es una de las arquitecturas más comunes en el campo del aprendizaje profundo (deep learning) y se utiliza para abordar una variedad de tareas de procesamiento de datos, como clasificación, regresión y reconocimiento de patrones.
A diferencia del perceptrón simple, que es una red neuronal de una sola capa, el MLP tiene al menos tres capas: una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida.
Cada capa consiste en un conjunto de neuronas (nodos) que están interconectadas con las neuronas de las capas adyacentes.
Las conexiones entre las neuronas tienen asociados pesos que determinan la importancia de la señal que fluye de una neurona a otra.
El proceso de entrenamiento de un MLP implica presentar datos de entrenamiento a la red y ajustar iterativamente los pesos de las conexiones para minimizar una función de pérdida, que mide la diferencia entre las salidas predichas por la red y las salidas reales.
Esto se hace utilizando algoritmos de optimización como el descenso de gradiente.
Los MLP son capaces de aprender representaciones complejas y no lineales de los datos debido a la presencia de las capas ocultas y las funciones de activación no lineales que se aplican en cada neurona.
Las funciones de activación introducen no linealidades en el modelo, lo que le permite aproximarse a funciones más complicadas.
En resumen, el Perceptrón Multicapa es una arquitectura fundamental en el campo del aprendizaje profundo, utilizada para resolver una amplia gama de problemas de procesamiento de datos mediante el ajuste de los pesos de las conexiones entre sus neuronas durante el proceso de entrenamiento.
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