マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron、MLP）とは、複数の層を持つニューラルネットワークの一種で、少なくとも1つの「隠れ層（Hidden Layer）」を持つことで、非線形な問題も解くことができるモデルです。シンプルパーセプトロン（単層パーセプトロン）が線形にしかデータを分類できないのに対し、MLPは複数の層を通じてデータの複雑なパターンを学習します。

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）は「入力層」「隠れ層」「出力層」の3種類の層から構成され、各層のニューロン（ノード）は隣接する層のニューロンと全結合されています。活性化関数（ReLUやシグモイド関数など）を使用することで、マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）は非線形変換を行い、分類や回帰といった複雑な問題を解決することができます。

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）は教師あり学習に使われることが多く、画像認識・音声認識・自然言語処理など、様々な分野で活用されています。現代のディープラーニングの基礎的な構造でもあり、より複雑なネットワーク（例：畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク）に発展したモデルの基盤ともなっています。

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）関連用語

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）に関連する単語は以下の通りです。

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）やさしい解説

マルチレイヤーパーセプトロン（Multilayer Perceptron：MLP）は、AIが複雑な問題を解くための「階層的な仕組み」を持つモデルです。普通のパーセプトロンが1段階でデータを処理するのに対して、MLPは「入力層」「隠れ層」「出力層」といった複数の層を使って、データを段階的に処理します。

例えば、手書きの数字を認識するAIの場合、最初の層では線や形を認識し、次の層で数字を判断する、といったふうに段階的に処理を進めていきます。これにより、AIは単純な問題だけでなく、もっと複雑な問題も解くことができるようになります。

AI関連の用語集【まとめ】

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