Відповіді:
Перцептрон завжди подається вперед , тобто всі стрілки йдуть у напрямку виходу. Нейронні мережі в цілому можуть мати петлі, і якщо так, то їх часто називають рекурентними мережами . Повторювану мережу набагато складніше тренувати, ніж мережу, що рухається.
Нарешті, мати декілька шарів означає більше двох шарів, тобто у вас є приховані шари. Перцептрон - це мережа з двома шарами, одним входом та одним виходом. Багатошарова мережа означає, що у вас є принаймні один прихований шар (всі шари між вхідним і вихідним шарами ми називаємо прихованими).
Коли ми говоримо, що штучна нейронна мережа є багатошаровим Перцептроном?
Штучна нейронна мережа, яка має вхідний шар, вихідний шар та два або більше шару, що підлягають вазі (складаються з перцептронів), називається багатошаровим перцептроном або MLP.
І коли ми скажемо, що штучна нейронна мережа є багатошаровою?
Можна сказати, що це багатошарова мережа, якщо вона має два або більше тренованих шарів.
Чи пов’язаний термін персептрон з правилом навчання оновлення ваг?
Ні. Існує багато різних правил навчання, які можна застосувати для зміни ваги, щоб навчити перцептрон. Термін перцептрон сам по собі не тягне за собою жодного конкретного правила навчання.
Або це пов'язано з одиницями нейронів?
Не впевнений, що ви маєте на увазі під цим.
Більше ви можете прочитати у цій безкоштовній книзі http://www.dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf
З Вікіпедії :
У контексті нейронних мереж персептрон - це штучний нейрон, що використовує крок функції Heaviside як функцію активації.
Отже перцептрон - це особливий тип одиниці або нейрона. Отже, багатошаровий персептрон - це підмножина багатошарових нейронних мереж.