Una Red Neural Artificial consiste en múltiples capas de nodos, con cada capa totalmente conectada a la siguiente. Para especificar una MLP es necesario definir: la función de activación de las neuronas, el número de capas ocultas y el número de nodos por cada capa.
Dicho de otra forma, un perceptrón multicapa (MLP), es un algoritmo de aprendizaje supervisado que aprende una función entrenándose en un conjunto de datos. Dado un conjunto de características y un objetivo, puede aprender un aproximador de función no lineal (= aproximación) para clasificación o regresión. Se diferencia de la regresión logística en que puede haber una o más capas no lineales llamadas capas ocultas entre las capas de entrada y salida. La figura muestra un MLP con una capa oculta con salida escalar.
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