多層パーセプトロンと多層ニューラルネットワークの違いは何ですか？

人工ニューラルネットワークが多層パーセプトロンであると言うのはいつですか？

また、人工ニューラルネットワークが多層であると言うのはいつですか？

パーセプトロンという用語は、重みを更新する学習規則に関連していますか？

または、ニューロンユニットに関連していますか？

パーセプトロンは常にフィードフォワードです。つまり、すべての矢印は出力の方向に向かっています。一般に、ニューラルネットワークにはループがある場合があり、ループがある場合は、しばしばリカレントネットワークと呼ばれます。リカレントネットワークは、フィードフォワードネットワークよりもトレーニングがはるかに困難です。

さらに、パーセプトロンでは、すべての矢印がレイヤーからレイヤーi + 1に向かっていると想定されており、レイヤーiからi + 1までのすべてのアークが存在することもあります（最初から）。$i$$i+1$$i$$i+1$

最後に、複数のレイヤーを持つことは、3つ以上のレイヤーを意味します。つまり、 隠しレイヤーがあります。パーセプトロンは、1つの入力と1つの出力の2つの層を持つネットワークです。多層ネットワークとは、少なくとも1つの非表示層があることを意味します（入力層と出力層の間のすべての層を非表示と呼びます）。

人工ニューラルネットワークが多層パーセプトロンであると言うのはいつですか？

入力層、出力層、および2つ以上のトレーニング可能なウェイト層（パーセプトロンで構成される）を持つ人工ニューラルネットワークは、多層パーセプトロンまたはMLPと呼ばれます。

また、人工ニューラルネットワークが多層であると言うのはいつですか？

2つ以上のトレーニング可能なレイヤーがある場合、マルチレイヤーネットワークであると言えます。

パーセプトロンという用語は、重みを更新する学習規則に関連していますか？

いいえ。多くの異なる学習ルールがあり、パーセプトロンを教えるために重みを変更するのに適用できます。用語パーセプトロンは、それ自体では特定の学習規則を必要としません。

または、ニューロンユニットに関連していますか？

これがどういう意味かわからない。

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ウィキペディアから：

ニューラルネットワークのコンテキストでは、パーセプトロンは、活性化関数としてヘビサイドステップ関数を使用する人工ニューロンです。

したがって、パーセプトロンはユニットまたはニューロンの特別なタイプです。したがって、多層パーセプトロンは、多層ニューラルネットワークのサブセットです。