Что такое многослойный перцептрон (MLP)? Рассказывают эксперты из лаборатории больших данных компании "Криптонит".

Многослойный перцептрон (MLP) — это одна из элементарных архитектур, с которой часто начинают освоение нейронных сетей и принципов их обучения. Обычно его сравнивают с такими типами моделей машинного обучения, как опорно-векторная машина и сети Кохонена. По сравнению с ними, MLP предоставляет более точные результаты, особенно в задачах классификации.

Для обучения MLP используется принцип обратного распространения ошибки. Одно из преимуществ MLP — способность обучаться на наборах данных любого размера.

В чистом виде MLP уже не используется для решения практических задач в области ML, но применяется в составе более сложных нейросетей.

Исторически MLP применялся для анализа самых разных типов данных — медицинских, финансовых, технических и других, позволяя прогнозировать состояние сложных систем. Кроме того, MLP даже использовали в ранних версиях таких приложений ИИ, как виртуальные помощники, сервисы распознавания рукописного текста и транскрибации речи.

Сейчас для каждого из этих направлений разработаны более продвинутые архитектуры, о которых мы расскажем в следующих выпусках нашей рубрики #нейрословарь.