1.多様なデータを機械学習できる
MLPは誤差逆伝播法を用いて、入力データに重みを設定し、出力データとの誤差を最小化するように調整します。これにより、さまざまなデータに対して適切に機械学習を行うことができます。
※ 誤差逆伝播法(ごさぎゃくでんぱほう):ニューラルネットワークの学習に使用されるアルゴリズムの一つ。出力層で計算された誤差を逆方向に伝播させることで、ネットワーク内の各重みを調整し、誤差を最小化する。これにより、ネットワークは入力データに対する出力をより正確に予測できるようになる。
2.未知のデータを予測できる
MLPは回帰問題を推論でき、過去のデータから未来のデータを予測することが可能です。例えば、過去の売上データから来年の売上を予測するなど、連続する数値に基づいた予測が行えます。
3.複雑な問題を解決できる
MLPは複数の中間層を持つため、複雑なクラス分類が可能です。単純パーセプトロンでは直線的にしか処理できなかった問題も、多層パーセプトロンを使うことで曲線的に分類することができ、より複雑な問題を解決することができます。
※ パーセプトロン(Perceptron):ニューラルネットワークの最も基本的な構成要素の一つ。単純パーセプトロンは入力層と出力層から構成され、線形分離可能な問題を解決するためのアルゴリズム。単一のニューロンで動作し、入力に対する重み付けされた和を計算し、その結果をしきい値と比較して出力を決定する。