多层感知机(MLP)学习与总结

本文探讨了MLP(多层感知机)的概念及其与BP(反向传播)神经网络的区别。MLP通常指带有单个隐藏层的两层神经网络,而BP神经网络则是使用反向传播算法进行训练的神经网络类型。

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才知道MLP原来就是指神经网络,但是又与BP神经网络有些区别。

关于MLP是什么,原文链接: 多层感知机(MLP)学习与总结博客

 

BP神经网络和感知器有什么区别?(转自他人回答)

Wiki中并没有BP神经网络这一个词条,而对反向传播则有如下定义:“反向传播是【误差反向传播】的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法”,所以BP神经网络指的是在神经网络中采用反向传播法来进行训练的神经网络。

而MLP呢?“MLP这个术语属于历史遗留的产物,现在我们一般就说神经网络,以及深度神经网络,前者代表带一个隐藏层的两层神经网络,也是EasyPR目前使用的识别网络,后者指深度学习的网络。值得注意的是,虽然叫“多层”,MLP一般都指的是两层(带一个隐藏层的)神经网络”(选自网页链接

最后总结一下 MLP= 神经网络(两层),BP神经网络(实际并没有)=采用BP算法进行训练的神经网络。

 

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