Der Begriff Multi-Layer Perceptron (MLP) bezieht sich auf ein neuronales Netzwerk, das aus mehreren Schichten von Neuronen besteht. Es handelt sich um eines der grundlegendsten Modelle im Bereich des maschinellen Lernens und wird häufig in der Verarbeitung von Daten eingesetzt, die nicht linear getrennt sind.
Ein MLP besteht in der Regel aus drei Arten von Schichten: der Eingabeschicht, der versteckten Schicht und der Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht nimmt die Input-Daten entgegen, während die versteckten Schichten die eigentliche Verarbeitung der Informationen durchführen. Die Ausgabeschicht liefert schließlich das Ergebnis des Netzwerks. Jede Schicht besteht aus mehreren Neuronen, die durch Gewichte verbunden sind, die während des Trainings angepasst werden.
Die Lernfähigkeit eines MLP basiert auf dem Backpropagation-Algorithmus, der den Fehler zwischen der Vorhersage und dem tatsächlichen Ergebnis minimiert. Durch die Anpassung der Gewichte kann das Netzwerk komplexe Muster in den Daten erkennen und generalisieren. Die Verwendung von Aktivierungsfunktionen wie der Sigmoid- oder ReLU-Funktion ermöglicht es dem Netzwerk, nicht lineare Beziehungen zwischen den Variablen zu modellieren.
MLPs finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Klassifikation, der Regression und der Mustererkennung. Sie werden beispielsweise in der Bildverarbeitung, der Sprachverarbeitung und der Vorhersage von Kundenverhalten eingesetzt. Ein Vorteil von MLPs ist ihre Fähigkeit, komplexe Beziehungen in den Daten darzustellen. Allerdings können sie auch anfällig für Überanpassung sein, was durch Regularisierungstechniken wie Dropout oder L1/L2-Regularisierung gemildert werden kann.
Zusammenfassend ist der Multi-Layer Perceptron ein leistungsfähiges Werkzeug für die Verarbeitung von Daten und findet in vielen Anwendungen des maschinellen Lernens Verwendung.