مدل‌های پرسپترون چندلایه

مدل‌های پرسپترون چندلایه (Multilayer Perceptron - MLP) یک نوع شبکه عصبی مصنوعی هستند که معمولاً برای مسائل یادگیری عمیق و طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شوند. این مدل‌ها شامل چندین لایه از نورون‌ها هستند که به هم متصل شده‌اند.

بخش‌های اصلی مدل‌های پرسپترون چندلایه عبارتند از:

1. لایه ورودی (Input Layer):

این لایه شامل نورون‌هایی است که داده‌های ورودی را دریافت می‌کنند. هر نورون در این لایه نماینده یک ویژگی از داده‌های ورودی است.

2. لایه‌های پنهان (Hidden Layers):

این لایه‌ها شامل نورون‌هایی هستند که وظیفه پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها را از ورودی‌ها دارند. در مدل‌های پیچیده‌تر، ممکن است چندین لایه پنهان وجود داشته باشد.

نورون‌های این لایه‌ها معمولاً از تابع فعال‌سازی مانند ReLU (Rectified Linear Unit) یا Sigmoid استفاده می‌کنند.

3. لایه خروجی (Output Layer):

لایه‌ای است که نتیجه نهایی مدل را تولید می‌کند. تعداد نورون‌های این لایه بستگی به نوع مسئله دارد (برای مثال، در مسائل طبقه‌بندی دوکلاسه یک نورون و در مسائل چندکلاسه تعداد نورون‌ها برابر با تعداد کلاس‌ها خواهد بود).

4. اتصالات (Connections):

نورون‌ها در هر لایه به نورون‌های لایه بعدی متصل هستند و این اتصالات دارای وزن‌هایی هستند که در فرآیند آموزش به‌روزرسانی می‌شوند تا مدل به درستی پیش‌بینی کند.

5. توابع فعال‌سازی (Activation Functions):

در هر لایه پنهان و همچنین در لایه خروجی از توابع فعال‌سازی برای تبدیل ورودی به خروجی استفاده می‌شود. توابع معروف عبارتند از:

Sigmoid: برای مسائل طبقه‌بندی دودویی

Softmax: برای مسائل طبقه‌بندی چندکلاسه

ReLU: برای لایه‌های پنهان به منظور جلوگیری از مشکل vanishing gradient.

فرآیند آموزش:

در فرآیند آموزش، الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) برای به‌روزرسانی وزن‌ها استفاده می‌شود، به این معنا که خطا در لایه خروجی محاسبه شده و سپس به‌طور معکوس به لایه‌های قبلی منتقل می‌شود تا وزن‌ها اصلاح شوند.

---

این بخش‌ها به طور کلی ساختار اصلی یک پرسپترون چندلایه را تشکیل می‌دهند.