Unterschied zwischen einfachem und mehrschichtigem Perceptron?

Ein einfaches Perceptron und ein mehrschichtiges Perceptron (MLP) sind beide Arten von künstlichen neuronalen Netzen, unterscheiden sich jedoch in ihrer Struktur und ihren Fähigkeiten.

1. **Einfaches Perceptron:**
- **Struktur:** Besteht aus einer einzigen Schicht von Neuronen (auch als Knoten oder Einheiten bezeichnet), die direkt mit den Eingabedaten verbunden sind.
- **Funktion:** Jedes Neuron berechnet eine gewichtete Summe der Eingaben, wendet eine Aktivierungsfunktion (meistens ein Schwellenwert) an und gibt das Ergebnis aus.
- **Einschränkungen:** Kann nur lineare Trennungen lernen, d.h., es kann nur Probleme lösen, bei denen die Daten durch eine gerade Linie (in zwei Dimensionen) oder eine Hyperebene (in höheren Dimensionen) getrennt werden können.

2. **Mehrschichtiges Perceptron (MLP):**
- **Struktur:** Besteht aus mindestens drei Schichten: einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. Jede Schicht besteht aus mehreren Neuronen.
- **Funktion:** Die Neuronen in den versteckten Schichten berechnen ebenfalls gewichtete Summen der Eingaben und wenden Aktivierungsfunktionen an, aber die Eingaben für diese Neuronen kommen aus den Ausgaben der vorherigen Schicht. Dies ermöglicht es dem MLP, komplexere, nicht-lineare Beziehungen in den Daten zu modellieren.
- **Fähigkeiten:** Kann nicht-lineare Trennungen lernen und ist daher in der Lage, komplexere Probleme zu lösen, wie z.B. die Erkennung von Mustern in Bildern oder die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Zusammengefasst: Ein einfaches Perceptron ist auf lineare Probleme beschränkt, während ein mehrschichtiges Perceptron durch seine zusätzlichen Schichten und Neuronen in der Lage ist, komplexe, nicht-lineare Probleme zu lösen.