¿Diferencia entre MLP (perceptrón multicapa) y redes neuronales?

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Me pregunto sobre las diferencias. Según mi entendimiento, MLP es un tipo de redes neuronales, donde la función de activación es sigmoidea, y el término de error es error de entropía cruzada (logística). Buscando ayuda, gracias!

neural-networks perceptron

— DQ_happy
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No estoy 100% seguro, pero la definición de MLP parece un poco vaga, he visto que esos dos términos se usan indistintamente, personalmente siempre uso NN para evitar la ambigüedad.

— dontloo

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Tienes razón, MLP es un tipo de red neuronal.

Hay varios tipos de NN , puede tener un NN basado en la función de base radial con una estrategia de activación suave, por ejemplo. Puede usar una estrategia de máquina de comité para formar un NN ...

— tupan
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¡Gracias! Y me pregunto si MLP es el NN cuya función de activación es sigmoidea, y si el término de error es error de entropía cruzada (logística).

— DQ_happy

Sí, debe usar el sigmoide como funciones de activación, porque no hay forma de usar el gradiente descendente en las capas ocultas si usa una función lineal como función de activación. Debe usar derivaciones y una vez que lo use en una función lineal, el resultado siempre será 0 ... No entendí su pregunta de entropía cruzada

— tupan

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Multi-Layer Perceptron es un modelo de redes neuronales (NN). Hay varios otros modelos, incluidas las redes de base radial y NN recurrentes. Para obtener una introducción a los diferentes modelos y tener una idea de cómo son diferentes, consulte este enlace .

— Shoresh
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Por favor, explique lo que dice el enlace y citar las partes más relevantes. Siempre que sea posible, intente dar una referencia adecuada, o al menos suficiente información para que la información se pueda encontrar nuevamente si el enlace se movió.

— Glen_b -Reinstate Monica el

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MLP es una red de alimentación totalmente conectada. En particular, CNN que está parcialmente conectado, RNN que tiene un circuito de retroalimentación no son MLP.

— Fakrudeen
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