Rosenblatt flerskiktsperceptron

Rosenblatts flerskiktsperceptron är en perceptron med ytterligare lager av A-element placerade mellan S- och R-elementen. Rosenblatts definition skiljer sig från Rumelharts flerskiktsperceptron och är ett mer allmänt fall med avseende på den. Eftersom en elementär perceptron redan hade två lager av anslutningar och tre lager av element (neuroner), ansågs en sådan perceptron inte vara flerlager, och flerlager antyddes endast om det fanns minst fyra lager av element. En annan viktig skillnad var att Rosenblatt inte nödvändigtvis hade alla förbindelser träningsbara, några av dem kunde väljas slumpmässigt och fixas. Rumelhart antog att alla anslutningar av en flerskiktsperceptron är träningsbara. Därför är Rosenblatts fulla motsvarighet till Rumelharts flerskiktsperceptron en perceptron med variabla SA-anslutningar .

Se även

Litteratur

Rosenblatt, F. Principer för neurodynamisk: perceptroner och teorin om hjärnans mekanismer. - M . : Mir, 1965. - 480 sid.

Typer av artificiella neurala nätverk

Framkopplingsnätverk ( Network of Radial Basis Functions )
Enkelskiktsperceptron
Multilayer Perceptron ( Rosenblatt • Rumelhart )
Hopfield nätverk
Markov kedja
Boltzmann maskin
Begränsad Boltzmann-maskin
Autoencoder ( Denoise autoencoder • Sparse autoencoder • Variationell autoencoder )
Djup nät av förtroende
Konvolutionellt neuralt nätverk
Deep Convolutional Neural Network
Distribution Neural Network
Deep Convolutional Inverse Graphic Network
Generativt motståndsnätverk
Återkommande neurala nätverk
Rekursiva neurala nätverk
långtidsminne
Kontrollerat återkommande block
Neural Turing Machines
Dubbelriktat nätverk ( Dubbelriktat återkommande neuralt nätverk • Dubbelriktat nätverk med långtidsminne • Dubbelriktat kontrollerade återkommande neuroner )
Deep Residual Network
Neural ekotätverk
Extrem inlärningsmetod
Metod för instabila tillstånd
Stöd vektor maskin
Kohonen nätverk
Självorganiserande karta över Kohonen
Kapselneurala nätverk
Associativt minne på neurala nätverk

Maskininlärning och datautvinning
Uppgifter	Klassificeringsproblem Lärande utan lärare Lärarassisterat lärande Regressionsanalys AutoML Föreningens regler Särdragsextraktion Egenskapsträning Ranking utbildning Grammatisk härledning Online lärande
Att lära sig med en lärare	k-närmaste granne metod Naiv Bayes klassificerare beslutsträd Stöd vektor maskin Linjär regression Logistisk tillbakagång perceptron Ensembler av modeller Säckväv förstärkning slumpmässig skog Relevant vektormetod
klusteranalys	k-betyder metod Fuzzy klustringsmetod Hierarkisk klustring EM algoritm BJÖRK BOTA DBSCAN OPTIK Genomsnittlig förskjutning
Dimensionalitetsreduktion	Faktoranalys Huvudkomponentmetoden CCA ICA LDA Icke-negativ matrisexpansion t-SNE
Strukturell prognos	Graph probabilistisk modell Bayesiskt nätverk Dold Markov-modell CRF
Anomali upptäckt	k-närmaste granne metod Lokal utsläppsnivå
Grafisk probabilistiska modeller	Bayesiskt nätverk Markov nätverk Dold Markov-modell
Neurala nätverk	Begränsad Boltzmann-maskin självorganiserande karta Aktiveringsfunktion Sigmoid softmax Radiell basfunktion Ryggförökningsmetod Djup lärning Flerskiktsperceptron Återkommande neurala nätverk långtidsminne Kontrollerat återkommande block Konvolutionellt neuralt nätverk U-Net Autokodare
Förstärkningsinlärning	Markov process Bellmans ekvation Girig algoritm Q-lärande SARSA Temporell skillnad (TD)
Teori	Vapnik-Chervonenkis teori Bias-Dispersion Dilemma Beräkningslärandeteori Empirisk riskminimering Occam lär sig PAC-inlärning Statistisk inlärningsteori
Tidskrifter och konferenser	NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG