Многослойный перцептрон Розенблатта

Многослойный перцептрон Розенблатта — перцептрон с дополнительными слоями А — элементов, расположенными между S- и R-элементами. Определение Розенблатта отличается от многослойного перцептрона Румельхарта и является более общим случаем по отношению к нему. Так как элементарный перцептрон уже обладал двумя слоями связей и тремя слоями элементов (нейронов), то такой перцептрон не считался многослойным, и многослойность подразумевалась только при наличии минимум четырёх слоёв элементов. Другое важное отличие состояло в том, что у Розенблатта необязательно все связи были обучаемые, часть из них могла быть случайно выбрана и фиксирована. Румельхарт же предполагал, что все связи многослойного перцептрона обучаемы. Поэтому полным эквивалентом многослойного перцептрона Румельхарта у Розенблатта является перцептрон с переменными S-A связями.

См. также[править | править код]

Литература[править | править код]

Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга = Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. — М.: Мир, 1965. — 480 с.

Типы искусственных нейронных сетей

Машинное обучение и data mining
Задачи	Задача классификации Обучение без учителя Обучение с частичным привлечением учителя Регрессионный анализ AutoML Ассоциативные правила Выделение признаков Обучение признакам Обучение ранжированию Грамматический вывод Онлайновое обучение
Обучение с учителем	Метод k-ближайших соседей Наивный байесовский классификатор Дерево решений Метод опорных векторов Линейная регрессия Логистическая регрессия Перцептрон Ансамблевое обучение Бэггинг Бустинг Random forest Метод релевантных векторов
Кластерный анализ	Метод k-средних Метод нечёткой кластеризации Иерархическая кластеризация EM-алгоритм BIRCH CURE DBSCAN OPTICS Mean-shift
Снижение размерности	Факторный анализ Метод главных компонент CCA ICA LDA Неотрицательное матричное разложение t-SNE
Структурное прогнозирование	Графовая вероятностная модель Байесовская сеть Скрытая марковская модель CRF
Выявление аномалий	Метод k-ближайших соседей Локальный уровень выброса
Графовые вероятностные модели	Байесовская сеть Марковская сеть Скрытая марковская модель
Нейронные сети	Ограниченная машина Больцмана Самоорганизующаяся карта Функция активации Сигмоида Softmax Радиально-базисная функция Метод обратного распространения ошибки Глубокое обучение Многослойный перцептрон Рекуррентная нейронная сеть Долгая краткосрочная память Управляемый рекуррентный блок Свёрточная нейронная сеть U-Net Автокодировщик
Обучение с подкреплением	Марковский процесс Уравнение Беллмана Жадный алгоритм Q-обучение SARSA Temporal difference (TD)
Теория	Теория Вапника — Червоненкиса Дилемма смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения
Журналы и конференции	NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG

Многослойный перцептрон Розенблатта

См. также[править | править код]

Литература[править | править код]

Навигация

Поиск