Ein Multi Layer Perceptron (MLP) ist eine der grundlegendsten Formen künstlicher neuronaler Netze. Es besteht aus mehreren Schichten aus miteinander verbundenen Neuronen: einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht.
Im Gegensatz zu einem einfachen Perzeptron, das nur eine einzige Schicht besitzt, kann ein MLP nicht-lineare Zusammenhänge lernen – und ist damit ein wichtiges Werkzeug im Machine Learning.
Warum: Die Bedeutung von MLPs
MLPs sind von zentraler Bedeutung, weil sie:
- die Basis für viele Deep-Learning-Modelle bilden
- in der Lage sind, komplexe Funktionen zu approximieren
- für strukturierte, tabellarische Daten sehr gut funktionieren
- ein einfacher Einstiegspunkt in die Welt der neuronalen Netze sind
Sie gelten als Universelle Approximatoren, was bedeutet: Ein ausreichend großes MLP kann jede beliebige Funktion annähern, wenn es korrekt trainiert wird.
Wie: Aufbau und Funktionsweise eines MLP
Ein MLP besteht aus:
- Input Layer (Eingabeschicht)
Jede Einheit (Neuron) entspricht einem Merkmal in den Eingangsdaten. - Hidden Layers (Versteckte Schichten)
Eine oder mehrere Schichten, in denen gewichtete Summen berechnet und durch Aktivierungsfunktionen (z. B. ReLU, Sigmoid, Tanh) transformiert werden. - Output Layer (Ausgabeschicht)
Gibt das Ergebnis der Berechnung zurück – z. B. eine Kategorie oder ein Zahlenwert.
Datenfluss:
- Die Daten werden von Schicht zu Schicht „weitergeleitet“ (Feedforward).
- Nach dem Forward Pass wird der Fehler berechnet und mit Backpropagation zurückgeführt, um die Gewichte zu aktualisieren.
Beispielhafte Architektur:
Eingabe → [100 Neuronen] → [50 Neuronen] → [1 Neuron Ausgabe]Was: Merkmale, Stärken und Einsatzbereiche des MLP
Charakteristische Merkmale:
- Nur vorwärtsgerichtet: Keine Rückkopplungen (wie bei RNNs)
- Schichtenweise organisiert
- Gut erklärbar und kontrollierbar
- Geeignet für feste Eingabegrößen
Stärken:
- Einfach zu implementieren und zu trainieren
- Flexibel für viele Problemklassen (Klassifikation, Regression)
- Gut geeignet für strukturierte Daten
Einschränkungen:
- Nicht optimal für sequenzielle oder bildbasierte Daten (besser: CNNs oder RNNs)
- Kann bei sehr komplexen Datenmengen schnell überfordert sein
Typische Einsatzfelder:
| Bereich | Beispiel |
|---|---|
| Klassifikation | Kreditwürdigkeitsprüfung, Krankheitsdiagnose |
| Regression | Preisprognosen, Energieverbrauchsschätzungen |
| Signalverarbeitung | EEG- oder Sensorsignalauswertung |
| Produktionssysteme | Vorhersage von Maschinenausfällen |
| Lernsysteme | Einstieg in neuronale Netze und KI-Experimente |
Fazit zu MLP – Multi Layer Perceptron
Das Multi Layer Perceptron ist ein einfaches, aber sehr mächtiges neuronales Netz, das viele grundlegende Aufgaben im maschinellen Lernen bewältigen kann. Es eignet sich hervorragend für den Einsatz bei strukturierten Daten und klassischen ML-Problemen.
Auch wenn für Bilder, Sprache oder Sequenzen heute spezialisiertere Architekturen wie CNNs, RNNs oder Transformer verwendet werden, bleibt das MLP ein zentraler Baustein im Werkzeugkasten des KI-Engineers – und eine wichtige Grundlage für tieferes Verständnis neuronaler Netze.
