Perceptrón multicapa
Multilayer perceptron
- Fecha
- c. 1986 · fiabilidad baja
- Lugar
- San Diego, California, Estados Unidos
- Autoría
- David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams
- Ámbito
- Saber y símbolos
⚠️ Dato en discusión: las fuentes no coinciden.
Qué es
Red neuronal artificial con varias capas de neuronas totalmente conectadas y funciones de activación no lineales, capaz de aprender patrones que un perceptrón simple no puede separar linealmente. Se popularizó al entrenarse con el algoritmo de retropropagación y es la base del aprendizaje profundo.
La atribución exacta es discutida: el concepto de red multicapa entrenable se apoya en el algoritmo de retropropagación descrito por Paul Werbos (1974) y popularizado por Rumelhart, Hinton y Williams (1986); Wikidata vincula erróneamente esta entidad a Frank Rosenblatt, creador del perceptrón simple de una sola capa.
A qué dio paso
- popularización del entrenamiento por retropropagación en los años 80
- base teórica del aprendizaje profundo moderno
- aplicación a un amplio rango de tareas de reconocimiento de patrones