多層パーセプトロン（MLP）は、入力層、隠れ層、出力層の複数の層から構成される基本的な人工ニューラルネットワークです。非線形なデータの関係性を学習できるため、現代の深層学習の基礎となる重要なアーキテクチャです。
多層パーセプトロンとは
一言でいうと、人間の脳の神経回路を模した構造を何層にも重ねることで、複雑なパターンや非線形な関係性をコンピュータに学習させる基本的な人工ニューラルネットワークのことです。
詳しく解説
多層パーセプトロンは、1つの入力層と1つ以上の隠れ層、そして出力層という多層構造を持っています。単純なパーセプトロンでは解けなかった排他的論理和（XOR）のような複雑な問題も、隠れ層を挟むことで解決できるようになりました。各ニューロンは入力に対して重みをかけ、バイアスを足した上で活性化関数を通して次の層へ伝えます。学習の際には誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）を用いて、予測値と正解データの誤差を小さくするように重みを最適化します。
具体例・使われ方
手書き数字の画像認識や、顧客の属性データから購買行動を予測する分類問題、不動産の価格を予測する回帰問題など、さまざまな予測・識別タスクで利用されています。
似た用語との違い
単一の層だけで構成される「単純パーセプトロン」とは異なり、多層パーセプトロンには隠れ層が存在するため、より複雑な非線形の問題を解くことができます。また、画像処理に特化したCNNや時系列データに強いRNNなどの高度な深層学習モデルは、この多層パーセプトロンの考え方をさらに発展させたものです。
注意点
多層パーセプトロンは層を深くしすぎると、学習データに対して過剰に適合してしまう過学習を起こしやすくなります。また、勾配消失問題により、層が深くなるほど効率的な学習が難しくなる場合があるため、適切な正則化手法や活性化関数の選定が必要です。
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更新日時: 2026年8月28日 01:41