В чём преимущества использования многослойного персептрона для классификации данных?

Некоторые преимущества использования многослойного персептрона (MLP) для классификации данных:

• Гибкость. 1 MLP могут обрабатывать сложные нелинейные отношения между входными и выходными данными, что делает их подходящими для широкого круга задач. 1
• Масштабируемость. 12 MLP могут обрабатывать большие и многомерные наборы данных, что делает их подходящими для работы с большими данными. 1
• Универсальная аппроксимация. 1 MLP могут аппроксимировать любую непрерывную функцию с произвольной точностью. 1
• Хорошая производительность. 1 MLP хорошо справляются со многими реальными задачами, включая классификацию изображений, распознавание речи и обработку естественного языка. 1
• Интеграция с другими алгоритмами. 1 MLP можно легко комбинировать с другими алгоритмами машинного обучения для формирования гибридных моделей, повышая их производительность при выполнении конкретных задач. 1
• Надёжность. 1 MLP устойчивы к зашумленным и отсутствующим данным, что делает их подходящими для работы с реальными данными, которые часто бывают беспорядочными и неполными. 1
• Интерпретируемость. 1 MLP относительно просты для понимания и интерпретации по сравнению с другими моделями глубокого обучения, что позволяет пользователям понять причины прогнозов. 1