Câu trả lời:
Một perceptron luôn luôn là feedforward , có nghĩa là, tất cả các mũi tên đang đi theo hướng đầu ra. Mạng lưới thần kinh nói chung có thể có các vòng lặp, và nếu vậy, thường được gọi là mạng tái phát . Một mạng định kỳ khó đào tạo hơn nhiều so với mạng tiếp liệu.
Ngoài ra, người ta cho rằng trong một tri giác, tất cả các mũi tên đang đi từ lớp đến lớp , và thông thường (bắt đầu bằng việc có) tất cả các cung từ lớp đến đều có mặt.i + 1 i i + 1
Cuối cùng, có nhiều lớp có nghĩa là nhiều hơn hai lớp, nghĩa là bạn có các lớp ẩn . Một tri giác là một mạng có hai lớp, một đầu vào và một đầu ra. Mạng nhiều lớp có nghĩa là bạn có ít nhất một lớp ẩn (chúng tôi gọi tất cả các lớp giữa lớp đầu vào và đầu ra bị ẩn).
Khi nào chúng ta nói rằng một mạng nơ ron nhân tạo là một Perceptron đa lớp?
Mạng nơ ron nhân tạo, có lớp đầu vào, lớp đầu ra và hai hoặc nhiều lớp trọng lượng có thể huấn luyện (bao gồm Perceptron) được gọi là perceptionron đa lớp hoặc MLP.
Và khi nào chúng ta nói rằng một mạng lưới thần kinh nhân tạo là một lớp đa?
Bạn có thể nói nó là một mạng nhiều lớp, nếu nó có hai hoặc nhiều lớp có thể huấn luyện.
Là thuật ngữ tri giác liên quan đến quy tắc học tập để cập nhật các trọng số?
Không. Có nhiều quy tắc học tập khác nhau, có thể được áp dụng để thay đổi trọng số để dạy perceptionron. Thuật ngữ perceptron không đòi hỏi bất kỳ quy tắc học tập cụ thể của chính nó.
Hoặc nó có liên quan đến các đơn vị nơ-ron?
Không chắc chắn những gì bạn có ý nghĩa bởi điều này.
Bạn có thể đọc thêm trong cuốn sách miễn phí này http://www.dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf
Từ Wikipedia :
Trong ngữ cảnh của các mạng nơ-ron, một tri giác là một nơ-ron nhân tạo sử dụng chức năng bước Heaviside làm chức năng kích hoạt.
Vì vậy, perceptron là một loại đặc biệt của một đơn vị hoặc một nơron. Do đó perceptionron đa lớp là một tập hợp con của mạng nơ ron đa lớp.