Yanıtlar:
Bir algılayıcı her zaman ileri beslenir , yani tüm oklar çıktı yönünde ilerler. Genel olarak sinir ağları döngülere sahip olabilir ve eğer öyleyse, genellikle tekrarlayan ağlar olarak adlandırılır . Tekrarlayan bir ağın eğitilmesi, ileri beslemeli bir ağdan çok daha zordur.
Son olarak, birden çok katmana sahip olmak ikiden fazla katman anlamına gelir, yani gizli katmanlarınız vardır. Algılayıcı bir giriş ve bir çıkış olmak üzere iki katmana sahip bir ağdır. Çok katmanlı bir ağ, en az bir gizli katmanınız olduğu anlamına gelir (giriş ve çıkış katmanları arasındaki tüm katmanları gizli olarak adlandırırız).
Yapay bir sinir ağının çok katmanlı bir Perceptron olduğunu ne zaman söyleyebiliriz?
Giriş katmanı, çıkış katmanı ve iki veya daha fazla eğitilebilir ağırlık katmanına (Algılayıcılardan oluşan) sahip yapay sinir ağına çok katmanlı algılayıcı veya MLP denir.
Ve ne zaman yapay bir sinir ağının çok katmanlı olduğunu söyleyebiliriz?
İki veya daha fazla eğitilebilir katmanı varsa, çok katmanlı bir ağ olduğunu söyleyebilirsiniz.
Algılayıcı terimi, ağırlıkları güncellemek için öğrenme kuralıyla ilişkili midir?
Hayır. Algılayıcıyı öğretmek için ağırlık değiştirmek için uygulanabilecek birçok farklı öğrenme kuralı vardır. Perceptron terimi tek başına herhangi bir özel öğrenme kuralı gerektirmez.
Yoksa nöron birimleriyle mi ilgili?
Ne demek istediğinden emin değilim.
Daha fazla bilgiyi bu ücretsiz kitapta bulabilirsiniz http://www.dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf
Gönderen Vikipedi :
Sinir ağları bağlamında, bir perceptron, Aktivasyon fonksiyonu olarak Heaviside adım fonksiyonunu kullanan yapay bir nörondur.
Dolayısıyla algılayıcı özel bir birim veya nöron türüdür. Dolayısıyla çok katmanlı algılayıcı çok katmanlı sinir ağlarının bir alt kümesidir.